survey toolbox untuk penyakit ternak · berkembang ini diterjemahkan dari buku dengan judul asli:...

Survey Toolbox untuk Penyakit Ternak

Pedoman Praktis dan Piranti Lunak untuk Surveillance Aktif Penyakit Ternakdi Negara Sedang Berkembang

Angus Cameron

ACIAR (The Australian Centre for International Agricultural Research) didirikanpada bulan Juni 1982 oleh suatu Undang-Undang Parlemen Australia. Mandat yangdiemban adalah membantu mengidentifikasi masalah-masalah pertanian di negarasedang berkembang dan menjadi komisi kerjasama penelitian antara penelitiAustralia dan negara sedang berkembangdi bidang dimana Australia mempunyaikompetensi penelitian tertentu.

Dalam hal nama dagang digunakan, bukan berarti menyatakan atau mengusulkanataupun diskriminasi bagi hasil siapapun oleh ACIAR.

© Australian Centre for International Agricultural Research, 1999

Cameron, A.R. 1999. Survey Toolbox for Livestock Diseases - A Practical Manual andSoftware Package for Active Surveillance in Developing CountriesACIAR Monograph m 54, vii + 330 p.

ISBN 1 86320 234 X

Illustrations: Kongphat Luangrath

Prakata

Surveillance adalah suatu sistem atau teknik pengukuran untuck memperoleh gambaranmengenai kondisi populasi melalyui pengumpulan, analisis, dan interpretasi data denganharapan dapat dideteksi sedini mungkin kasus penyakit atau perubahan kesehatan hewandalam populasi. Hasil surveillance adalah arah pelaksanaan pengobatan dan/ataupencegahan kondisi penyakit dalam populasi. Kegiatan ini sangat penting dilakukan dandalam penerapannya, ternyata banyan hal yang harus diperhatikan agar dapat diperolehkesimpulan yang paling mendekati kenyataan sebenarnya. Buku Survey Toolbox:Pedoman Praktis dan Piranti Lunak untuck Surveillance Penyakit Ternak di Negara SedangBerkembang ini diterjemahkan dari buku dengan judul asli: “Survey Toolbox: A PracticalManual and Software Package for Active Surveillance of Livestock Diseases inDeveloping Countries” oleh Dr. Angus Cameron. Buku ini merupakan bahan kuliah dalamkursus Pelatihan yang dilaksanakan dalam kerangka kerjasama Pemerintah Indonesia danAustralia. INI ANSREDEF telah memperoleh kepercayaan dan kesempatan untuckmembantu pelaksanaan pelatihan tersebut dan melalui alih bahasa ini sangat diharapkankelancaran pelaksanaan pelatihan, tanpa dibayangi kendala komunikasi. Selanjutnaydiharapkan bahwa ilmu pengetahuan praktis yang diperoleh peserta dapat berkembangdikemudian hari.

Penyusun buku ini, Dr. Angus Cameron dari Australia, adalah seorang dokter hewanlulusan University of Sydney tahun 1988 yang mempunyai minat khusus dalam bidangepidemiologi, surveillance dan sistem informasi di negara berkembang. Dr. Cameronmemperoleh gelar MVS dari University of Melbourne tahun 1992 dengan mendalamipengobatan dan pembedahan sapi perah, dan selanjutnya memperoleh gelar Ph.D dariUniversity of Queensland dengan disertasi mengenai surveillance aktif dan sisteminformasi geografis bidang kesehatan hewan.

Alih bahasa buku ini dikerjakan oleh suatu tim dan kendala utama yang dihadapi adalahterbatasnya istilah-istilah teknis dalam Bahasa Indonesia yang mungkin belummemasyarakat secara luas, disamping terbatasnya waktu yang tersedia, sehingga diakuimasih banyan istilah yang belum baku telah digunakan. Kepada pimpinan Balai PenelitianTernak dan Balai Penelitian Veteriner, linkup Pusat Penelitian dan PengembanganPeternakan, Badan Litbang Pertanian disampaikan penghargaan atas bantuan dankerjasama baik yang diberikan.

Kepada semua pihak yang telah membantu kelancaran penyusunan buku ini disampaikanpenghargaan dengan disertai rasa terima kasih. Semoga apa yang telah dihasilkan dapatdimanfaatkan demi pembangunan pertanian berkelanjutan di Indonesia.

Tim alih bahasa:Dr. Andi DjajanegaraDrh. Indra Tjahyono

Ir. Bambang Setiadi, MSDr. Soebandriyo

Drh. Agus Nurhadi, MS

Tentang PengarangAngus Cameron adalah seorang dokter hewan dengan spesialisasi dalam

epidemiologi, surveillance dan sistem informasi di negara sedang berkembang. Diamemperoleh gelar kesarjanaannya (S1) dari University of Sydney pada tahun 1988,dan bekerja di peternakan sapi perah di Victoria selama beberapa tahun. Diamelengkapi gelar Masternya (S2) di bidang ilmu pengobatan dan pembedahan sapiperah melalui University of Melbourne pada tahun 1992. Angus menjadi anggota theAustralian College of Veterinary Scientists pada tahun 1993.

Angus pernah tinggal dan bekerja di Thailand dan Laos, dimana dia mengambilstudi Doktornya (PhD) di bidang surveillance aktif dan sistem informasi geografikuntuk kesehatan hewan. Gelar ini dianugrahkan oleh University of Queensland padatahun 1998. Dia senang bekerja di bagian lain negara-negara Asia Tenggara, termasukFilipina dan Indonesia.

Angus saat ini tinggal di Blue Mountain, NSW, Australia, dan bekerja sebagaikonsultan bidang keheewanan.

Ucapan terima kasihTeknik surveillance, prosedur dan piranti lunak yang dipaparkan dalam buku

ini telah dikembangkan selama kursus dua proyek penelitian yang didanai olehACIAR. Pertama berjudul “Improve methods in diagnosis, epidemiology, economicsand information management in Australia and Thailand”, dan berlangsung daritahun 1994 hingga 1996. Yang kedua, “Development of field survey and informationmanagement techniques for animal health priority setting in the Lao People’sDemocratic Republic” berlangsung dari tahun 1996 hingga 1998.

Saya ingin mengucapkan terima kasih atas dukungan yang berarti/penting darisemua pihak yang telah terlibat dalam proyek tersebut.

• ACIAR, dan khususnya, Dr John Copland• Thai Department of Livestock Development: Dr Pornchai Chamnanpood, Head

of Epidemiology Section, Northern Veterinary Research and DiagnosticLaboratory, dan staf

• Lao Department of Livestock and Fisheries: Mr Singkham Phonvisay, DirectorGeneral of the Department; Dr Mahanakhone Sourinya, Head of Animal HealthDivision; Dr Sounthone Vonthilath, Deputy Head; Dr Siseng Khounsy, Head ofResearch Section; and staff

• University of Queensland: Dr Pramod Sharma, Department of GeographicalSciences and Planning; Dr Steve Harrison, Department of Economics

• Australian Animal Health Laboratory (AAHL): Dr Harvey Westbury dan MrStuart Blacksell

• Staf the Queensland Department of Primary Industries• Anggota-anggota the veterinary services of Philippines, Vietnam, Cambodia,

and Malaysia• Dr Murray Maclean dari the Cambodia-Australia Agricultural Extension Project• Peternak rakyat Laos dan Thailand utara, yang berpartisipasi dalam kegiatan-

kegiatan surveillance• dan khususnya Dr Chris Baldock, of AusVet Animal Health Services.

For Catriona

Carry out a livestock disease survey Learn more about active surveillance

What is active surveillanceand what is it used for?

Methods for selecting a sample

Collecting information usingvillage interviews

Restraining animals andcollecting specimens

Analysing survey data

Estimate disease prevalence

Estimate disease incidence

Detect disease or demonstratefreedom from disease

I'm not sure

What type of information do you want to collect?

What do you want to do?

Chapter 6

Chapter 5

Chapter 4

Chapter 3

Chapter 2

Chapter 7

Chapter 8

Chapter 9

Page 36

Using the computer programs

Chapter 6

Guide to the Manual

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

Bagian II: Latarbelakang Survai Penyakit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan . . . . . . . . . . 13Bab 3: Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen . . . . . . . . . . . . 87Bab 5: Wawancara Pedesaan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111Bab 6: Manajemen dan Analisa Data dengan Komputer . . . . . . . . . . . . . 129

Bagian III: Rancangan dan Analisis Survai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149Bab 7: Survai Prevalensi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155Bab 8: Survai Laju Insiden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit . . . . . . . . . . . . . . . . . 197

Bagian IV: Catatan untuk Pelatih . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217Bab 10: Pedoman untuk Pelatih . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219Bab 11: Rencana Pelajaran . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229Bab 12: Lembar Kegiatan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269

Bagian V: Appendices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295Appendix A: Glossary of Epidemiological Terms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297Appendix B: Persamaan Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307Appendix C: Program Komputer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321Appendix D: Contoh Form Pengumpulan Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329

1Introduksi

Daftar isi

Bab 1.: IntroduksiSurveillance AktifUntuk siapa buku ini ?Cara menggunakan buku dan piranti lunak

Bagian I: Latarbelakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit HewanBab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenBab 5 Wawancara PedesaanBab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisis SurvaiBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju InsidenBab 9: Survai untuk membuktikkan bebas penyakit

Bagian III: Catatan untuk PelatihBab 10: Pedoman untuk PelatihBab 11: Rencana PelajaranBab 12: Lembar kegiatan

12 B a b 1 : I n t r o d u k s i

Penyakit ternak berdampak nyata di banyak negara berkembang. Umumnyamasyarakat di negara-negara ini hidup di daerah pedesaaan, dan tergantung dariusaha pertanian untuk hidup. Budidaya ternak dapat menjadi sumber pangan sepertidaging, susu dan telur: kotoran ternak untuk pupuk dan bahan bakar, bulu dan kulituntuk sandang, dan sumber tenaga kerja untuk pertanian dan transport. Ternak jugaberfungsi sebagai tabungan, yang dapat dijadikan tunai melalui penjualan ternak biladiperlukan. Disamping keuntungan bagi pemilik ternak sendiri, industri usahaternak tradisional dan intensif juga memberikan kontribusi besar bagi perekonomiannasional, terutama di negara berkembang dengan terbatasnya industri utama lainnya.

Penyakit ternak dapat menyebabkan kerugian yang besar, untuk pemilik ternakmaupun negara secara keseluruhan. Di banyak negara berkembang, mewabahnyapenyakit ternak utama sering terjadi, dan kurang diawasi, dengan berakibat kematianternak dalam jumlah yang besar. Penyakit ternak kronis atau sub-klinis kurangspektakuler juga berdampak kerugian yang besar melalui rendahnya tingkatfertilitas, penurunan bobot badan, inefisiensi penggunaan pakan, atau ketidakmampuan ternak untuk bekerja. Penyakit zoonosis (penyakit yang menyerangmanusia dan ternak) memberikan dampak penting bagi kesehatan masyarakat.

Pihak-pihak yang berwenang dalam bidang veteriner di banyak negaraberkembang menghadapi masalah. Masalah penyakit hewan yang dihadapi lebihbesar dan menyebabkan kerugian yang besar dibandingkan rekan-rekannya dinegara maju, tetapi sarana yang dimiliki untuk mengatasi maslahnya sering terbatas..

Pengendalian penyakit ternak utama yang umumnya timbul di masyarakatpedesaan berpotensi untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat miskin. Modaldan sumber daya lainnya sangat terbatas, sehingga program pengendalian penyakitdi negara berkembang harus menggunakan sumber daya yang ada secara efisien.Teknologi yang berhasil di negara maju sering sangat mahal atau tidak praktis untukdigunakan di negera berkembang.

Jadi ada kebutuhan akan teknik-teknik yang praktis dan efisien untukmengatasi penyakit ternak yang secara khusus dikembangkan denganmemperhatikan kendala yang dihadapi negara berkembang. Buku ini bertujuanuntuk menunjukkan beberapa hal yang dibutuhkan itu melalui peningkatanpengumpulan informasi.

Satu cara untuk mengendalikan penyakit secara lebih efisien adalahmenggunakan pendekatan “unggulan” atau strategis. Misalnya, daripadamenggunakan pendekatan “blanket” yang mahal untuk vaksinasi dimanadiusahakan setiap hewan divaksinasi, suatu pemahaman mengenai penyebaranpenyakit dalam populasi akan merupakan pendekatan yang lebih murah.

Example: Bayangkan suatu negara dengan wilayah pusat pengembangansapi. Wilayah ini mengirimkan sapi ke usaha kecil yang kurang intensif dibagian-bagian lainnya. Bilamana penyebaran penyakit di wilayah initinggi, ini akan menyebar keseluruh negeri. Vaksinasi yang ditargetkan dipusat pengembangan sapi yang kecil akan memberikan dampak nyatayang sangat luas bagi kasus penyakit di seluruh negara, karena wilayah inimerupakan sumber infeksi utama.

Walaupun pola penyebaran penyakit jarang sesederhana seperti digambarkandalam contoh, hal itu mendemonstrasikan suatu butir yang penting. Untukmengendalikan penyakit secara efisien, sangat penting untuk lebih dahulumengetahui distribusi penyakit. Dalam contoh diatas, harus diketahui (1) dimana

Pengendalian penyakitstrategis

Pentingnya penyakit ternak

T o o l b o x S u r v e y 1 3

usaha ternak sapi intensif dan tradional berada, (2) tingkat penyakit di wilayah yangberbeda dan (3) pola penyebaran sapi antar wilayah. Dengan informasi ini, dapatdikembangkan strategi pengendalian yang lebih efisien - hanya vaksinasi dengantarget usaha intensif. Ini akan melibatkan hanya memvaksinasi sejumlah kecil ternak,disamping biaya distribusi vaksin yang lebih murah (karena infrastrukturtransportasi seyogyanya lebih baik di wilayah intensif). Strategi ini mungkin jugamenurunkan tingkat penyakit seluruh negara sampai tidak menimbulkan kerugiannyata lagi atau dapat pula seluruhnya dibasmi (stamping out = penyembelihanseluruh ternak yang terkena wabah).

Buku ini mencakup beberapa teknik untuk mengumpulkan informasi kesehatanhewan di negara berkembang. Teknik-teknik telah dikembangkan untuk memberikaninformasi kualitas tinggi dengan biaya minim, dengan memperhatikan infrastrukturdan kendala lainnya. Informasi yang diperoleh akan memberikan pengetahuan akanpola penyakit, dan pada gilirannya dapat digunakan untuk mengembangkanprogram pengendalian penyakit hewan yang unggul dan efisien, disamping upayalain sebagaimana dibahas dalam Bab 2.

Informasi ini digunakan untuk monitoring dan surveillance. Badan duniakesehatan hewan (OIE - Office International des Epizooties) mendefinisikanterminologi sebagai berikut:

Surveillance berarti pemeriksaan berkelanjutan dari suatu populasi untukmendeteksi kejadian penyakit untuk tujuan pengendalian, yang dapatmencakup pengujian sebagian dari populasi.

Monitoring merupakan pelaksanaan program ditujukan untukpendeteksian perubahan prevalensi suatu penyakit dalam satu populasidan lingkungannya.

Surveillance AktifPusat dari teknik yang digunakan dalam buku ini adalah penggunaan

surveillance aktif. Sebagaimana dibahas dalam Bab 2, sistem pelaporan penyakitsecara tradisional, seperti keharusan melaporkan terjadinya wabah penyakit, ataupenggunaan data pengiriman ke laboratorium (dikenal sebagai surveillance pasif),mempunyai berbagai kekurangan. Laporan kurang/terbatas, pembiayaan danlaporan yang kurang mewakili merupakan beberapa kendala utama yang dihadapi.Surveillance aktif berbeda dari surveillance pasif , karena menggunakan survai padasejumlah kecil sampel yang mewakili populasi untuk mengumpulkan informasikhusus mengenai populasi tersebut. Kunci keuntungan surveillance aktif adalahbahwa mutu informasi yang dikumpulkan umumnya lebih baik, informasimenggambarkan situasi sebenarnya dalam keseluruhan populasi, dan sering lebihcepat dan lebih murah untuk mengumpulkan dibanding metoda pasif.

Walaupun ada masalahnya, sistem pelaporan pasif merupakan sumberinformasi penyakit yang penting. Sistem pelaporan penyakit pasif setidaknyadimanfaatkan disemua negara, tetapi hanya beberapa negara saja yang biasamenggunakan surveillance aktif, walaupun ada kelebihannya. Ini sebagian karenateknik yang tepat guna sebelumnya tidak tersedia, dan staf kesehatan hewan belumterlatih dengan ketrampilan yang diperlukan. Buku ini menggambarkan bagaimanateknik surveillans aktif dapat diterapkan dan memberikan ketrampilan yangdibutuhkan.

Surveillance

Monitoring

Surveillance Aktif

Surveillance Pasif


Untuk Siapa Buku Ini ?Buku ini untuk mereka yang bekerja dalam bidang pengendalian kesehatan

ternak di negara berkembang, terutama, tetapi tidak eksklusif, mereka yang terkaitdengan pelayanan kesehatan hewan dari pemerintah. Ini dirancang untuk digunakan3 tingkat staf yang berbeda.

Pertama adalah, buku ini ditujukan bagi ahli epidemiologi nasional atau sub-national, yang bertanggung jawab dalam perencanaan dan monitoring programpengendalian penyakit hewan dan pengumpulan dan analisis informasi penyakitternak. Termasuk dalam kelompok ini adalah mereka yang bekerja untuk organisasidonor internasional atau organisasi pengembangan. Buku ini memberikan semuainformasi dan cara untuk merencanakan, menerapkan, dan menganalisis survaipenyakit hewan, disamping bantuan pelatihan bagi staf lapangan.

Kelompok kedua, akan kegunaan buku ini adalah staf kesehatan hewan pusatatau tingkat propinsi yang bertanggung jawab dalam implementasi survai penyakit.Buku ini memberikan deskripsi rinci mengenai teknik lapangan yang diperlukanuntuk keberhasilan pelaksanaan survai. Kelompok ini mungkin tidak begitumembutuhkan pemahaman rinci mengenai rancangan survai.

Ketiga, staf kesehatan hewan lokal atau kabupaten, yang bertanggungjawab atashampir seluruh kegiatan lapangan terkait dengan survai penyakit akan dapatmenemukan semua prosedur dan teknik yang diperlukan. Staf ini tidak memerlukanpengetahuan mendalam mengenai teknik rancangan survai dan analisisnya, akantetapi membutuhkan pengetahuan mendalam mengenai pengumpulan spesimen,sampling secara random dan teknik wawancara di pedesaan.

Cara menggunakan buku ini dan pirantilunak

Buku dilengkapi dengan satu set program pernangkat lunak, secara kesulurhandisebut “Survey Toolbox”. Buku dan piranti lunak sangat terkait dan dirancanguntuk fleksibel, tergantung dari kebutuhan dan kesukaan pengguna.

Penggunaan piranti lunak

Kegunaan dari program komputer adalah untuk membantu dalam perencanaan,implementasi dan analisis survai yang dijelaskan dalam buku. Banyak prosedursurvai (seperti seleksi random dari kerangka sampling, atau analisis data yangdikumpulkan dalam survai seroprevalensi dua tahap) menyita waktu atau menuntutformula yang sangat kompleks dan ketrampilan statistik khusus. Untuk memberikanstaf kesehatan hewan melaksanakan dan menganalisa survai tanpa bantuan ahlistatistik, semua prosedur dan formula telah diterapkan dalam satu set programkomputer yang dirancang khusus untuk survai yang dijelaskan dalam buku ini.

Setiap program melaksanakan tugas yang khusus and dapat digunakan secaraindependen. Program tidak memberikan satu set masukan data lengkap atau caraanalisis statistik. Bilamana analisis selanjutnya atau manipulasi data diperlukan,suatu database terpisah atau program statistik seperti Epi Info1 harus digunakan.Hanya prosedur khusus yang tidak tersedia dimanapun telah dimasukkan.

Penggunaan masing-masing program dalam Survey Toolbox dijelaskan dalambuku ini. Saat penggunaan salah satu program dibahas, satu icon komputer sepertiyang yang disuguhkan ini akan muncul di margin kiri, dan nama program muncul

Staf Nasional

Staf Provinsi

Staf lokal atau kabupaten

Survey Toolbox


dalam Bold Type. Suatu daftar nama dan penggunaan dari setiap program, termasukpenunjukkan halaman dimana hal tersebut dibahas, diberikan dibawah ini,sedangkan deskripsi lengkap kegunaannya, input dan output data setiap programdiberikan dalam Appendix C.

Nama Program(Program Name)

Kegunaan (Purpose) Halaman

Random Village Seleksi acak dari daftar desa(Random selection from a list of villages)

50

Random Animal Seleksi acak hewan dalam desa(Random selection of animals in a village)

58

RGCS Win95 Seleksi titik geographis secara acak(Selection of random geographic points)

68

RGCS ArcView Titik Acak dengan peta antara(Random points with map interface)

69

Prevalence Ukuran sampel dan analisis survai prevalensdua tahap(Sample size and analysis of two-stage prevalence surveys)

160

Compare Prevalence Membandingkan hasil dua survai prevalens(Compare the results of two prevalence survey)

167

True Prevalence Merubah prevalensi semu ke sebenarnya(Convert apparent to true prevalence)

165

Survival Analisis ketahanan untuk survai penyakitmewabah(Survival analysis for disease outbreak surveys)

177

Survival Size Ukuran sampel untuk survai penyakitmewabah(Sample size for disease outbreak surveys)

173

CapRecap Analisis dua sampel untuk estimasi laju insiden(Two-sample analysis for incidence rate estimates)

187

FreeCalc Ukuran sampel dan analisis dari survai untukmenunjukkan bebas penyakit(Sample size and analysis of surveys to demonstrate freedom fromdisease)

198

Survey Toolbox Menu utama memberikan akses ke semuaprogram(Main menu giving access to all programs)

5

Survey Toolbox adalah menu utama, ditunjukkan dibawah ini, dan memberikanakses cepat dan mudah atas semua program. Ia memberikan kaitan utama antarabuku dan semua program.

Program Komputer


Yang diperlukan

Program telah ditulis untuk digunakan dengan Windows 95 dan compatibleoperating systems (IBM compatible computers) terbaru. Instal secara lengkap(termasuk copy elektronic dari teks ini) menempati 5 megabytes dari hard disk.Kalau hanya program saja yang di-instal maka akan menempati 2 megabytes.

Beberapa dari program ini juga tersedia dalam versi MS-DOS untuk komputeryang lebih lama (sebagaimana ditunjukkan dalam daftar Appendix C). Iniditempatkan dalam CD dibawah direktori \MSDOS

Cara install

Bila anda menginstall dari CD atau floppy disk, masukkan disk dan click,dan pilih Settings | Control Panel. Dari Control Panel, double click pada iconStart

Add/Remove Programs, dan click Install. Program Windows Install akan menuntunanda melalui langkah-langkah selanjutnya.

Untuk versi MS-DOS bagi beberap program, pindah ke \MSDOS directory(kalau menggunakan CD), atau masukkan Disk 3 (kalau menggunakan floppy disk).Buat direktori baru dalam hard disk dengan nama \ToolBox and copy semua filedalam directori tersebut.

Menjalankan

Bila menggunakan versi Windows 95, program install akan membuat entry barudalam Start menu, dengan nama Survey Toolbox. Click pada icon iniuntuk membukadaftar dari program-program yang ada, lalu click pada program yang diinginkan.Anda mungkin ingin membuat shortcut pada Survey Toolbox menu dalam desktopanda, untuk memudahkan akses (cari pada Windows Help cara membuat shortcut).

Menggunakan buku

Buku ini dibagi dalam 4 bagian Bagian I, Latarbelakang Survai Penyakit memberikan informasi rinci mengenai

macam-macam teknik dan prosedur terkait dengan surveillance penyakit.Epidemiologis nasional yang merancang survai harus mereview informasi ini,termasuk mereka yang terlibat dalam pelatihan tenaga lapangan Staf KesehatanHewan Dati Iiyang bertanggung jawab untuk pelaksanaan lapangan mungkin dapatmelewati beberapa bagian, tetapi akan menemukan informasi yang bergunamengenai sampling ternak di pedesaan, hambatan, koleksi spesimen, dan wawancaradi desa pada Bab 3, 4 dan 5.

Bagian II, Pedoman Melaksanakan Survai memberikan deskripsi rinci mengenaitiga tipe survai yang dijelaskan dalam buku ini. Ini bacaan sangat penting bagiepidemiologis nasional dan bagi mereka yang bertanggungjawab dalam prenecanaandan mengorganisir survai penyakit. Staf tingkat propinsi dan pusat yangbertanggungjawab untuk implementasi survai di lapangan harus membaca Babmengenai tipe survai yang relevan dan beberapa seksi akan sangat berguna bagi staflapangan di tingkat Dati II.

Windows 95

MS-DOS


Bagian III, Catatan bagi Pelatih , secara khusus ditargetkan bagi mereka yangingin menggunakan buku ini sebagai dasar pelatihan staf survai. Isinya mengenaipedoman mengenai siapa yang harus menjadi pelatih, dan teknik-teknik pelatihanyang efektif. Selanjutnya dilanjutkan dengan suatu serial rencana pengajaran, diagidalam tiga kursus pelatihan. Terdapat juga kumpulan daftar aktivitas untukmembantu mengorganisir aktivitas pelatihan partisipatif.

Bab IV, Appendices, mengandung informasi tambahan yang mungkin bergunauntuk beberapa pembaca. Terikut adalah Glossary dari terminologi statistik danepidemiologi yang digunakan dalam teks, daftar formula statistik yang digunakan(diterapkan dalam piranti lunak), daftar program piranti lunak komputer, contohform koleksi data yang dapat dicopy dan digunakan, dan sebuah daftar isi CDF ataufloppy disks.

Buku ini dirancang untuk memudahkan penggunaannya. Bagi mereka yangperlu pemahaman mengenai prosedur survai dan semua latarbelakang yang penting,seara mendalam, mulai dari Bagian 1 dan bacaan sampai akhir akan mendapatkanpemahaman yang mendalam. Banyak penguna akhir tidak memerlukan seluruhinformasi, dan karenanya dapat memilih. Ada tiga cara untuk melakukan ini :

• Gunakan daftar isi untuk menemukan Bab yang diinginkan, atau indeks untukmendapatkan referens khusus yang diinginkan.

• Lihat gambar flow chart berikut (juga ditampilkan di bagian dalam sampul). Iniakan menuntun anda menuju referens flow chart lainnya atau instruksikeseluruhan buku dan membantu anda menentukan informasi apa yangdiperlukan dan bagaimana melaksanakan prosedur survai. Flow chartmenunjuk sesuai halaman dimana anda dapat menemukan informasinya.

• Gunakan tabel dibawah ini, yang mencantumkan seksi-seksi yangdirekomendasikan untuk berbagai kalngan pembaca.

Melaksanakan survai skala luas membutuhkan keterlibatan sejumlah staflapangan. Buku ini juga dirancang untuk digunakan sebagai sumber pelatihansebagai bagian dari kursus pelatihan. Bagian III khusus dirancang untuk pelatih, danmenyediakan catatan, latihan-latihan, dan acuan rencana pengajaran untuk kursuspelatihan. Banyak materi dalam buku ini telah dirancang untuk memudahkan dicopy sebagai materi pelatihan.

Bagaimana memperolehinformasi yang anda butuhkan


Chapter / Section Nat

iona

l Epi

dem

iolo

gist

or D

evel

opm

ent W

orke

r

Trai

ner

resp

onsi

ble

for

trai

ning

fiel

d su

rvey

sta

ff

Prov

inci

al o

r St

ate

staf

fco

ordi

natin

g su

rvey

s

Dis

tric

t sta

ff p

erfo

rmin

gfie

ld s

urve

y ac

tiviti

es

1. Introduction U U

2. Principles of Surveillance U U U

3. Sampling U U U U

4. Data Collection U U U U

5. Village Interviews U U U U

6. Data Management U U U

7. Prevalence Surveys U ° ° °

8. Incidence Rate Surveys U ° ° °

9. Freedom from Disease U ° ° °

10. Trainers Notes U

11. Lesson Plans U

12. Activity Sheets U

U Should read this section° Read this section only if conducting the relevant survey type

What chapters should youread?


Carry out a livestock disease survey Learn more about active surveillance

What is active surveillanceand what is it used for?

Methods for selecting a sample

Collecting information usingvillage interviews

Restraining animals andcollecting specimens

Analysing survey data

Estimate disease prevalence

Estimate disease incidence

Detect disease or demonstratefreedom from disease

I'm not sure

What type of information do you want to collect?

What do you want to do?

Chapter 7

Chapter 8

Chapter 9

Page 36Chapter 6

Chapter 5

Chapter 4

Chapter 3

Chapter 2

Using the computer programs

Chapter 6

Part ILatar belakang Survai Penyakit

Beberapa bab pada Bagian I buku ini memperkenalkan beberapa ide-ide pentingdalam melakukan survei penyakit ternak. Kisaran konsep dan teknik-teknik praktisdidiskusikan, yang mencakup semua aspek proses survei.

Bab 2, Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan, memperkenalkanbeberapa prinsip surveillance dan kebutuhan untuk survei ternak. Beberapa konseppenting disamping survei didiskusikan, juga ukuran-ukran perbedaan dari penyakit.

Bab 3 berhubungan dengan sampling survei. Menseleksi suatu sampel adalahbagian yang paling sulit dalam pelaksanaan survei yang akan menghasilkan hasilyang akurat, juga memberikan latar belakang informasi, sehingga kisaran pendekatanpraktis untuk melakukan sampling didiskusikan.

Ketika sampel telah diseleksi, kerja lapang survei perlu dilakukan, dan informasidikumpulkan. Bab 4, Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen, memberikanpetunjuk untuk mengumpulkan data wawancara, pengendalian hewan, danpengumpulan spesimen.

Wawancara di desa memainkan peran kunci dalam teknik-teknik yangdipaparkan dalam buku ini. Ini dapat digunakan untuk mengumpulkan informasiberkualitas baik dengan cepat dan tidak mahal. Bab 5 dicurahkan untuk suatu diskusitentang teknik-teknik untuk melakukan wawancara desa yang berhasil.

Ketika data telah dikumpulkan, kemudian perlu dianalisa untuk menghasilkaninformasi yang bermanfaat. Komputer merupakan bagian integral dari teknik-teknikyang dipaparkan dalam buku ini., sehingga mereka mampu membebaskan staf surveidari kebutuhan akan ketrampilan statistik tingkat tinggi. Bab 6, KomputerisasiManajemen Data, memperkenalkan ketrampilan dasar yang diperlukan untukmengelola dan menganalisa data menggunakan komputer. Teknik analisa khususuntuk rancangan survei yang berbeda dicakup dalam Bagian II.

2 2 B a b 2 : P r i n s i p - p r i n s i p S u r v e i l l a n c e P e n y a k i t H e w a n

2Prinsip-prinsip Umum Surveillance PenyakitHewan

Daftar Isi

Bab 1. Introduksi

Bagian I.: LatarBelakang Survai Penyakit Hewan

Bab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit HewanInformasi Penyakit HewanSurvai PenyakitTolok Ukur PenyakitTest DiagnostikSurvai yang harus dilakukan

Bab 3 : SamplingBab 4 : Prinsip Koleksi Data dan SpesimenBab 5 : Wawancara PedesaanBab 6 : Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer

Bagian II. : Rancangan dan Analisis Survai Bab 7 : Survai PrevalensiBab 8 : Survai Laju Insiden Bab 9 : Survai untuk membuktikan bebas penyakit

Bagian III.: Catatan untuk Pelatih Bab 10 : Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana Pelajaran Bab 12 : Lembar Kegiatan


Informasi penyakit HewanInformasi status penyakit hewan ternak dibutuhkan oleh berbagai individu dan

organisasi, termasuk pemilik ternak, pihak yang berwenang di bidang kehewanantingkat kabupaten, propinsi dan nasional, swasta, organisasi penelitian, organisasiDokter Hewan regional dan internasional. Masing-masing pihak akan menggunakaninformasi tsb untuk berbagai keperluan. Pembahasan difokuskan pada kebutuhanpetugas kesehatan hewan tingkat nasional dan sub-nasional.

Mengapa pihak yang berwenang di bidang kehewananmembutuhkan informasi kesehatan hewan ?

Peran pihak yang berwenang di bidang kehewanan tingkat nasional adalahmengendalikan penyakit hewan, meningkatkan kesehatan dan produktivitas ternaknasional, dan pada akhirnya kesejahteraan masyarakat. Untuk itu informasi penyakitdibutuhkan dalam • identifikasi penyakit yang ada di suatu negara;• penentuan tingkat dan lokasi penyakit;• penentuan kepentingan penyakit masing-masing• penentuan prioritas penggunaan sumber daya untuk pengendalian penyakit • perencanaan, penerapan dan monitor program pengendalian penyakit hewan• tanggap terhadap menyebarnya wabah penyakit • memenuhi persyaratan pelaporan dari organisasi internasional ( misalnya OIE)• menggambarkan status penyakit pada mitra dagang

Pengumpulan informasi kesehatan hewan

Surveillance pasif

Metode utama pengumpulan informasi penyakit ternak dewasa ini di berbagainegara adalah sistem pelaporan penyakit secara pasif. Jika hewan ditemukan sakit,pemilik menemui pihak yang berwenang di bidang kehewanan, yang selanjutnyadapat melaporkan kejadian penyakit tersebut, atau mengirimkan spesimen kelaboratorium diagnostik. Laporan-laporan dan/atau hasil pemeriksaan spesimenmerupakan informasi mengenai penyakit yang timbul dalam negeri. Informasi yangdikumpulkan tidak menyangkut semua penyakit atau semua kasus penyakit yangterjadi. Di banyak negara peraturan mengharuskan melaporkan adanya penyakituntuk mendorong pelaporan penyakit hewan yang diprioritaskan, tetapi penyakit-penyakit lain tidak dilaporkan.

Sistem ini dinamakan sistem pelaporan pasif atau “surveillance pasif” karenapengguna utama informasi ini (petugas kesehatan hewan) tidak memulaipengumpulan informasi. Pemilik hewan memberikan laporan, dan pihak yangberwenang di bidang kehewanan pusat menunggu (secara pasif) sampai laporan tiba.Dalam surveillance pasif juga termasuk penggunaan informasi yang terkumpuluntuk kepentingan lain, misalnya diagnosis.

Pelaporan pasip

Pengguna informasi penyakit Hewan


Surveillance pasif adalah sistem dimana pihak yang berwenang di bidangkesehatan hewan tidak melaksanakan pengumpulan informasi penyakitsecara aktif, dan hanya menunggu sampai laporan kejadian penyakitdatang pada mereka.

Sistem pelaporan pasif memberikan informasi penting yang dibutuhkan pihakyang berwenang di bidang kehewanan. Laporan, terutama yang ditunjanglaboratorium diagnostik, memberikan informasi mengenai jenis penyakit yang ada,dan di lokasi mana. Juga diperoleh informasi yang diperlukan untuk tanggap padakemungkinan penyebaran penyakit. Tetapi surveillance pasif juga mempunyaibeberapa kendala.

Masalah yang paling penting adalah “laporan terbatas/kurangnya laporan”.Walaupun peraturan mengharuskan dilaporkannya penyakit tertentu, laporan sangattergantung dari beberapa orang: pertama pemilik harus mengetahui bahwahewannya sakit, dan kemudian melaporkannya pada petugas. Petugas kemudianmelaporkan ke pusat atau membawa spesimen ke laboratorium diagnostik. Dibanyak negara, ada beberapa langkah lagi dimana misalnya laporan harus melaluikantor tingkat propinsi atau regional, akan tergantung dari lebih banyak lagi orang.Hubungan yang paling lemah dalam rantai pelaporan adalah pemilik hewan, yangmungkin tidak tahu mengenai penyakit, atau gagal melaporkannya karena berbagaialasan. Hasilnya adalah bahwa tidak semua kasus penyakit terlaporkan. Sangat kecilkemungkinan untuk menduga tingkat kurangnya pelaporan (walaupun Bab 8menguraikan salah satu cara), jadi tidak akan mungkin menghitung jumlah totalkasus penyakit.

Example: Dua kota, Dogtown, and Canineville, mencoba menanggulangipenyakit gila anjing (rabies). Keduanya mempunyai jumlah anjing yangdapat dikatakan sama. Pihak yang berwenang di bidang kehewanan diDogtown telah sepakat untuk memulai kampanye vaksinasi rabies secaragratis pada semua anjing. Kota Canineville memutuskan untuk tetapmengenakan biaya vaksinasi rabies. Setelah satu tahun, catatanlaboratorium diagnostik penyakit hewan di kedua kota diperiksa. KotaDogtown, dengan vaksinasi gratis menghadapi 35 kasus positip rabies, dandi Caninecville 78. Apakah pelaksanaan vaksinasi gratis dapat dikatakanberhasil ?

Jumlah diagnosis yang lebih rendah di Dogtown menunjukkan bahwakampanye telah berhasil. Akan tetapi, ada banyak kemungkian lain yangmenyebabkan hasil diagnosis lebih rendah. Apabila proporsi anjing berkeliaran diDogtown lebih tinggi dari Canineville, maka banyak anjing yang berkeliaran telahmengidap penyakit dan mungkin mati tanpa diketahui atau dilaporkan. Biaya untukvaksinasi gratis mungkin berarti bahwa kota tersebut harus mengurangi petugasdokter hewan. Petugas yang tinggal mungkin telah bekerja melebihi batas, sehinggatidak mempunyai waktu untuk mengirimkan spesimen dugaan penyakit kelaboratorium. Sebaliknya, laboratorium mungkin menggunakan uji diagnosis rabies

Pelaporan terbatas


yang berbeda (misalnya Stain Seller di Dogtown, dan Fluorescent Antibody Test diCaninesville) yang menyebabkan rendahnya tingkat positif di Dogtown.

Informasi dari laboratorium karenanya tidak dapat digunakan untukmenyimpulkan keberhasilan penerapan vaksinasi gratis.

Sistem pelaporan pasif sering tidak dapat memberikan informasimengenai jumlah penyakit, karena kurangnya laporan.

Masalah lain dengan sistem pelaporan pasif adalah banyaknya alasan lain yangmenyebabkan laporan tidak sampai saat hewan sakit. Alasan-alasannya berbedaantar daerah dan tipe pemilik hewan.

Example: Di suatu negara berkembang, Mountania, terdapat datarantinggi yang sangat luas dengan infrastruktur kurang baik. Beberapa usahaternak sapi komersial berada di daerah subur dataran rendah dekat kota,tetapi umumnya ternak sapi dipelihara peternak kecil di dataran tinggi.Pemeriksaan atas catatan laporan penyakit hewan menunjukkan banyakdilaporkan kejadian penyakit mulut dan kuku (FMD) dari usaha ternaksapi intensif dekat kota, tetapi hampir tidak ada laporan dari peternak kecildi dataran tinggi. Apa yang dapat disimpulkan mengenai distribusi FMDdi negara tersebut ?

Catatan tingkat kejadian FMD lebih banyak didapatkan di peternak komersialdibandingkan peternak kecil, dan lebih banyak kejadian FMD di dataran rendahdaripada di dataran tinggi. Nyatanya kesimpulan ini tidak seluruhnya benar. Usahaternak intensif dekat perkotaan lebih berpeluang untuk menghubungi petugaskesehatan hewan dan melaporkan setiap kejadian penyakit. Peternak kecil di wilayahyang sulit dijangkau mungkin tidak tahu bahwa mereka harus lapor, atau mungkintidak dapat kontak dengan petugas untuk lapor. Pola laporan tidak menggambarkanpola penyebaran penyakit tetapi perbedaan efisiensi sistem pelaporan di daerah yangberbeda.

Pelaporan sistem pasif umumnya tidak memberikan infomasi gambarantingkat penyakit dalam populasi, atau pola geoprafisnya. Lebih banyaklaporan dapat diperoleh dari satu bagian populasi dibandingkan lainnya.

Masalah ke tiga dengan sistem pelaporan pasif adalah bahwa jumlah populasidimana laporan kejadian penyakit disampaikan umumnya tidak diketahui. Inimenyebabkan tidak mungkin dihitung beberapa tolok ukur yang berguna dari suatupenyakit, seperti laju dan proporsi. Laju dan proporsi memungkinkan dilakukanperbandingan nilai dari populasi yang berbeda. Dua tolok ukur yang seringdigunakan adalah prevalensi (suatu proporsi) dan laju insiden, dibahas dalam TolokUkur Penyakit (hal 26).

Laju adalah tolok ukur frekwensikejadian dalam populasi. Proporsidiukur berdasarkan persentase


Example: Dua propinsi berdampingan, satu lebih luas dengan jumlah desapemeliharaan sapi lebih tinggi, mencoba mengatasi penyakit haemorrhagicsepticaemia (HS). Laporan dari lapangan selama tahun sebelumnyamenunjukkan menyebarnya penyakit HS di 36 desa propinsi yang lebihluas dan 24 kejadian dipropinsi yang lebih kecil. Propinsi mana yangmempunyai tingkat penyakit yang lebih tinggi ?.

Walaupun lebih banyak kejadian penyakit di propinsi yang lebih luas, jugadidapatkan lebih banyak desa dengan sapi yang diduga menderita penyakit tersebut,sehingga dapat diduga penyebaran penyakit akan berlanjut. Dalam membandingkanantar propinsi, perlu diketahui jumlah desa setiap propinsi. Permasalahannya adalahbeberapa desa tidak melaporkan, walaupun terjadi penyebaran penyakit (mungkinkarena mereka tidak dapat dihubungi, atau mungkin kepala desa pernah berselisihpaham dengan petugas kesehatan hewan setempat dan menolak untuk berbicaradengannya). Ke 36 laporan adalah dari propinsi yang lebih luas yang diterima daridesa yang melaporkan penyebaran penyakit. Jumlah desa yang melaporkan (tetapitidak mengalaminya) juga diperlukan untuk menghitung laju insidennya, tetapi nilaiini tidak diketahui.

Laporan pasif kejadian penyakit mempunyai tingkat kepercayaan rendahuntuk menghitung laju kejadian penyakit atau proporsi.

Masalah ini dengan sistem pelaporan pasif membatasi nilai informasi yangdikumpulkan. Walaupun demikian, informasi yang ada dapat digunakan untuk : • identifikasi jenis penyakit yang ada di suatu negara (tetapi bukan membuktikan

bahwa beberapa penyakit tidak ada), bilamana penyakit terdiagnosa secaratepat.

• identifikasi lokasi kejadian penyakit (tetapi bukan menunjukkan dimanakejadian penyakit tidak ada).

• tanggap pada kejadian penyebaran penyakit.• memenuhi persyaratan dasar pelaporan penyakit oleh OIE

Sebaliknya, informasi yang terkumpul secara pasif, tidak dapt digunakan untuk :

• menentukan tingkat dan pola penyebaran geographis dari penyakit • menentukan penting tidaknya penyakit tersebut• menentukan prioritas penggunaan sumberdaya untuk aktifitas pemberantasan

penyakit• merencanakan, penerapan, dan monitor program pemberantasan penyakit, atau

menggambarkan status penyakit pada mitra dagang

Surveillance AktifDalam surveillance aktif, pengguna utama informasi (umumnya pihak yang

berwenang di bidang kehewanan) membuat langkah aktif untuk mengumpulkaninformasi yang dibutuhkan. Berbeda dengan surveillance pasif, alasan utama untukmengumpulkan informasi adalah surveillance. Karena pengumpulan informasi

Kegunaan sistem pelaporanpasif

Keterbatasan sistem pelaporanpasif


diawasi pengguna, sangat dimungkinkan untuk meyakinkan bahwa mutu informasiyang diberikan tepat.

Untuk mengatasi masalah surveillance pasif, surveillance aktif harus dapat:

• Menghindari masalah lemahnya pelaporan• mengumpulkan informasi yang benar-benar mewakili situasi penyakit yang

benar dalam populasi, dan • didapatkan dari populasi yang diketahui jumlahnya untuk memungkinkan

penghitungan laju dan proporsi.

Cara yang paling praktis untuk mencapai ini adalah melalui survai penyakityang tersusun rapi. Survai mempunyai dua nilai tambah : dapat dengan cepatditerapkan, dan relatif murah (dibandingkan dengan pelaksanaan sistem pelaporanpasif yang efektif).

Surveillance aktif menggunakan survai penyakit terstruktur untukmengumpulkan informasi penyakit yang bermutu tinggi secara cepat danmurah.

Survai Penyakit

Untuk menghasilkan laporan lengkap (dengan tolok ukur frekuensi penyakityang tepat), sistem pelaporan penyakit pasif perlu mengumpulkan informsimengenai setiap kasus penyakit penting dalam negara. Untuk mencapai ini, setiaphewan harus diperiksa secara teratur. Tipe koleksi data ini dikenal sebagai sensus,dimana setiap anggota populasi harus di uji. Karena pelayanan kesehatan hewantidak mampu melaksanakan ini, maka hal ini menjadi tanggung jawab pemilikhewan, yang sedikit atau tidak meperoleh latihan diagnosa penyakit. Karenanyabeberapa pemilik gagal untuk mengenali penyakit.

Sensus memeriksa setiap anggota populasi. Survai hanya memeriksasebagian kecil dari populasi

Populasi, unit perhatian dan sampelIni mengenalkan dua buah konsep yang penting.: populasi dan sampel. Populasi

adalah semuanya dalam suatu segi tertentu yang ingin diketahui. Populasi umumnyaadalah hewan, tetapi dapat mencakup segi-segi lain (desa, petani dan pemilik ternak).Hal-hal yang menyusun populasi disebut : unit perhatian (units of interest).

Sensus

Populasi


Example: Kita ingin lebih banyak tahu mengenai pox pada kambing(goat pox) dan memutuskan dilaksanakannya survai nasional untukmenentukan tingkat penyebaran penyakit. Tujuan survai adalah untukmemperkirakan prevalensi kambing dalam negeri yang mengalami cacarkambing (goat pox). Populasi yang menjadi perhatian adalah semuakambing yang ada. Unit perhatian adalah hewan (kambing).

Example: Survai dirancang untuk mengkaji dampak ekonomi mastitis.Tujuannya adalah menduga prevalensi sapi yang menderita mastitis.Untuk menentukan tingkat penyakit, tolok ukur perhatian terletak padapopulasi yang terdiri dari semua sapi perah laktasi. Unit perhatian adalahhewan (sapi perah laktasi).

Example: Kita mempelajari kejadian penyakit Classical Swine Fever(CSF) dalam sekumpulan babi di pedesaan. Kita ingin menghitungprevalensi pedesaan yang terjangkit penyebaran penyakit tahun lalu.Populasi yang diperhatikan adalah semua desa yang mempunyai babi.Unit perhatian adalah desa.

Units of interest


Sampel adalah kelompok kecil dari unit perhatian (hewan, manusia, desa) yangtelah dipilih dari populasi. Setiap elemen dalam sampel diperiksa untukmendapatkan informasi penyakit.

Suatu survai mencakup pemeriksaan sekelompok kecil (sampel) darielemen (atau unit perhatian) yang diambil dari semua elemen yangmenjadi perhatian (populasi).

Ada satu masalah dengan survai. Sekali kita telah memeriksa setiap elemendalam sampel, kita tahu dengan pasti status penyakit dari sampel. Akan tetapi, kitatidak tahu apa-apa mengenai populasi sisanya yang tidak diperiksa.

Example: Suatu kampanye vaksinasi nasional telah dimulai untukmengatasi penyakit Aujeszky (Pseudotabies) pada babi. Kita inginmemonitor efektivitas kampanye dan melakukan survai untukmenentukan prevalensi babi yang mempunyai antibodi pencegahantehadap penyakit tersebut. Terdapat 8 juta babi dalam populasi. Daripadamemeriksa seluruh babi, hanya diambil contoh 200 ekor babi, yang diambildarahnya dan diperiksa kadar antibodi. Ditemukan bahwa 164 ekorbabi(82 % dari jumlah babi yang diperiksa) mengandung antibodipencegah penyakit. Berapa proporsi dari populasi yang memiliki antibodipencegahan

Tidak ada cara untuk mengetahui situasi penyakit dalam populasi karena7.999.800 ekor babi sisanya tidak diperiksa. Sangat mungkin (tetapi sulit dicapai)bahwa tidak ada satupun dari hewan-hewan tersebut telah divaksinasi dan dalamsampel 200 ekor yang diambil, kita telah menguji hanya 164 ekor babi yang telahdivaksinasi di seluruh negeri.

Pendugaan (Inferensi) Bilamana survai menunjukkan banyak hal dari sejumlah kecil hewan, tetapi

tidak mengenai sisa populasi, maka apa nilai kegunaanya? Bagaimana kita dapatmenggunakan hasil survai untuk mempelajari sesuatu mengenai hewan yang tidakdiperiksa ?

Jawabnya adalah inferensi (pendugaan). Pendugaan adalah prosesmemperkirakan nilai yang benar dari status penyakit dalam populasi, berdasarkanhasil observasi dalam sampel. Dalam sampel diatas, kita dapat menggunakanPendugaan untuk menganggap bahwa hewan-hewan yang tidak diperiksa adalahsama dengan hewan yang diperiksa. Karenanya dianggap bahwa proporsi populasidengan antibody pencegahan adalah kira-kira sama dengan 82 %. Ini adalah perbedaanyang kritis antara sampel dan populasi. Bilamana survai telah selesai, kita akanmengetahui dengan pasti status penyakit dari sampel, tetapi kita hanya dapatmenduga status penyakit dari populasi.


Pendugaan (inferensi) adalah proses perkiraan bahwa status penyakitpopulasi adalah sama dengan status penyakit dalam sampel.

Bahaya dari pendugaan adalah bahwa perkiraan yang digunakan salah. Kalauhanya diperiksa 200 ekor babi sebagai sampel, maka sangat besar kemungkinanbahwa sisa babi lainnya sangat berbeda. Proporsi sebenarnya dalam populasimungkin tidak 82 % tetapi sangat berbeda.

Walaupun Pendugaan selalu menghadapi resiko kesalahan, kita dapatmeminimumkan resiko, dengan memastikan bahwa sampel yang diambil sedapatmungkin sama dengan sisa lainnya dalam populasi. Bilamana sampel dan populasisecara hakiki adalah sama (dari segi karakteristik yang diperhatikan, atau penyakityang diukur) maka sampel dikatakan sebagai sampel representatif.

Example: Mari kita teruskan contoh diatas.Hampir seluruh babi yang ada(7 juta) dipelihara dalam sistem skala kecil sebagai babi pedesaanberkeliaran. Hanya ada sekitar satu juta babi yang dipelihara dalam usahababi intensif. Kalau semua 200 babi dalam sampel diambil dari usaha babiintensif, mereka tidak akan mungkin sama dengan babi pedesaan. Sampeltidak akan mewakili populasi nasional dengan benar. Suatu sampel yanglebih representatif adalah sampel yang hampir seluruhnya terdiri dari babipedesaan dengan sejumlah kecil babi yang dipelihara secara intensif.Sebagai contoh, suatu sampel yang terdiri dari 175 babi pedesaan (7/8) dan25 babi yang dipelihara secara intensif (1/8) akan merupakan sampelrepresentatif yang lebih baik.

Sampel yang representatif adalah sampel yang sama dengan populasi.Pendugaan hanya absah bila sampel representatif dipilih

Bilamana, secara rata-rata, perkiraan dari sampel berbeda dari nilai sebenarnyadalam populasi, maka perkiraan tersebut dinamakan bias. Perkiraan tunggal darisuatu survai biasanya sedikit berbeda dari nilai sebenarnya, karena adanyapeluang.Akan tetapi, apabila survai yang sama diulang berkali-kali, dan hasilrata-rata dari banyak survai berbeda dari nilai sebenarnya, teknik survai dikatakanmemberikan hasil bias. Bias dapat terjadi karena berbagai masalah dalam survai,yang umumnya dapat dihindari melalui rancangan survai yang disusun hati-hati.

Bias disebabkan karena kesalahan yang sistematik. Kesalahan sistematik adalahkesalahan yang dapat diduga menyebabkan tipe kesalahan yang sama dalam setiapobservasi. Sebagai contoh, saat menimbang ayam, bilamana timbangan yangdigunakan tidak tepat, maka timbul kesalahan sistematik pada hasilnya, danperkiraan rataan bobot akan bias. Ini adalah contoh dari Bias pengukuran. Satusumber bias yang penting adalah Bias seleksi, dimana sampel yang diambil tidakrepresentatif, karena seleksi hewan yang secara sistematik berbeda dari hewansisanya dalam populasi .

Sampel representatif

Bias


Bias adalah perbedaan dari rataan perkiraan dari survai dan nilaisebenarnya dalam populasi, karena kesalahan sistematik

Memilih sampel yang representatif adalah adalah satu tugas yang paling sulitdalam setiap survai penyakit ternak. Suatu situasi umum bermasalah adalah memilihsampel representatif dari hewan yang ada di pedesaan.

Example: Kerbau dipedesaan disurvai untuk mengkaji status antiboditerhadap FMD untuk memonitor efektivitas program vaksinasi. Terdapat42 pemilik kerbau dengan jumlah todal 215 kerbau. Kebanyakan peternakmemiliki 2 ekor ternak, akan tetapi beberapa peternak memiliki lebih dari25 ekor kerbau. Peternak yang memiliki 2 ekor kerbau umumnya tinggaldi pusat pedesaan, sedangkan yang meiliki jumlah yang lebih banyakberada didaerah pinggir atau agak jauh diluar desa. Bagaimana caramemilih sampel 10 ekor yang representatif dari populasi sebanyak 215ekor ?

Ada beberapa cara yang sering digunakan dalam situasi seperti itu:

• Sampel A: Setibanya di desa, kepala desa atau kepala dinas peternakandihubungi. Tim survai kemudian akan diberikan 10 ekor ternak

• Sampel B : Tim survai mengunjungi pusat desa, dan bergerak dari rumah kerumah, mengambil darah dari setiap kerbau sapai terkumpul 10 spesimen.

• Sampel C : Tim survai pergi ke salah satu kelompok ternak skala besar danmengambil darah dari 10 ekor hewan dalam kelompok tersebut.

• Sampel D : Tim survai berkeliaran di desa dan memilik beberapa hewan darikelompok ternak yang besar dan beberapa dari kelompok ternak skala kecil.

Setiap pendekatan ini sederhana dan praktis, akan tetapi dalam setiap kasussampel yang terpilih tidak akan representatif and hasil survai besar kemungkinanakan bias.

Dalam Sampel A, tim survai tidak tahu bagaimana kepala desa memilih ternak.Besar kemungkinan bahwa merea pergi ke teman-teman atau pemilikan kooperatifterdekat. Bila sejumlah kerbau tidak divaksinasi saat vaksinasi terakhir, maka sangatbesar kemungkinannya kerbau yang divaksinasi adalah ternak milik teman-temankepala desa, dan tinggal di pusat pedesaan. Pemilik ternak yang tinggal diluar desa,atau bukan teman kepala desa, sangat mungkin tidak mendapatkan vaksinasi atauterpilih selama survai. Hasilnya adalah bahwa sampel yang diambil tidak samadengan populasi yang ada, dan hasilnya mungkin bias.

Sampel B dan C menghadapi masalah yang sama. Sampel B tidak representatifsebab kelompok ternak skala besar di pinggiran desa tidak terwakili sama sekali.Sampel C adalah masalah sebaliknya - hanya satu keloompok ternak skala besaryang terwakili dan tidak ada dari ternak-ternak lainnya. Sangat mungkin bahwa


pemilik ternak tidak mau ternaknya divaksinasi, padahal kerbau lainnya di desatervaksinasi. Hasil survai akan menunjukkan bahwa tidak satupun ternak contohmempunyai antibodi, sedangkan proporsi sebenarnya dalam desa tersebut adalah 70%.

Sampel D lebih mendekati kebenaran, sebab semua ternak dari pinggiran desadan pusat desa akan terwakili. Akan tetapi tetap masih menghadapi bahaya bias yangserius. Hal ini terjadi karena walaupun dicoba untuk representatif, orang memilihseekor hewan dengan berbagai alasan. Sebagai contoh, tim survai mungkin secaratidak sadar memilih kebanyakan anak kerbau dan induk yang kecil, dan menghindaripejantan yang besar. Ini karena lebih mudah dalam penangannnya dan pengambilansampel darah pada hewan yang lebih kecil. Masalahnya adalah bahwa hewan yangmuda sangat mungkin memiliki tingkat antibodi yang lebih rendah dibandingkanhewan dewasa, dan karenanya tidak mewakili populasi. Hasil survai akan bias,kurang menggambarkan proporsi hewan dengan antibodi yang sebenarnya.

Hanya ada satu cara untuk yakin bahwa sampel yang terpilih mewakilipopulasi. Untuk memilih sampel representatif, haruslah dipastikan bahwa setiaphewan (unit perhatian) dalam populasi diberikan kesempatan yang sama untukdipilih sebagai sampel, tanpa tergantung dari kepemilikan, lokasi, skala usaha ataukarakteristik lainnya. Teknik pengambilan sampel ini dikenal sebagai PengambilanSampel secara Acak (sampling random). Sampling random mempunyai berbagaikelebihan yang penting dan dibahas secara rinci dalam Bab 3.

Sampling random berarti bahwa setiap elemen (unit perhatian) daripopulasi mempunyai kesempatan sama untuk dipilih sebagai sampel.Sampling random adalah satu-satunya cara terpercaya untuk memilihcontoh yang representatif

________________________2 Untuk lebih tepatnya, pengambilan contoh secara acak sederhana, dimana setiap elemen mempunyai peluang

yang sama untuk dipilih, hanyalah salah satu cara dalam kelompok teknik pengambilan contoh. Ini didasarkan bahwasetiap elemen dalam populasi mempunyai kesempatan dipilih yang telah diketahui, tidak kosong (non-zero - tetapi tidakharus sama). Kemungkian pengambilan contoh adalah satu-satunya cara terpercaya untuk menghindari bias seleksi, dandiperlukan bila nilai perkiraan populasi ingin dijamin. Contoh terpilih dengan pengambilan contoh kemungkinan(probability sampling) mungkins saja tetap tidak mewakili karena kesempatan, tetapi secara rataan, akan lebihmendekati populasi dari berbagai sudut.

PerkiraanTujuan dari survai adalah untuk menentukan beberapa karakteristik populasi

(sebagai sampel, proporsi ternak yang mempunyai antibodi terhadap penyakit, ataurataan jumlah babi di pedesaan). Karena hanya sampel populasi yang diperiksa, danpendugaan digunakan untuk memperkirakan sisa populasi, maka mungkin nilaiyang diukur dari sampel tidak akan sama dengan nilai sebenarnya dalam seluruhpopulasi. Pengambilan sampel secara acak digunakan untuk mengurangi resiko.Karena kita tidak dapat mengetahui nilai sebenarnya dalam populasi, makadigunakan pedugaan untuk memperkirakannya.

Example: Sebuah desa mempunyai 4.500 ayam. Suatu survai yangdirancang untuk mengukur proporsi ayam yang telah divaksinasi


terhadap Fowl Cholera, didasarkan atas 20 ayam contoh secara acak yangdiambil darahnya dan diukur tingkat antibodinya. Limabelas ekor dari 20ayam (75%) menunjukkan antibodi positif terhadap Fowl Cholera.Karenanya diperkirakan bahwa proporsi ayam di desa tersebut yangmempunyai antibodi adalah 75 %.

Memperhatikan hasil survai seperti ini, sangat penting untuk mengetahuiseberapa jauh kebenaran nilai perkiraan tersebut. Jumlah ternak yang dipilih sebagaisampel (besaran sampel) adalah salah satu faktor penting yang menentukankedekatan perkiraan yang diperoleh dari nilai populasi sebenarnya. Dalam sampeldiatas, 20 ekor dipilih. Seandainya 2.000 ekor dipilih dari 4.500 ekor yang ada di desa,nyata bahwa perkiraan proporsi akan lebih mendekati kebenaran. Sebaliknya, apabilahanya 4 ekor yang dipilih untuk di survai, maka kita tidak akan mempunyaikeyakinan bahwa hasilnya cukup tepat.

Survai dengan jumlah sampel besar menghasilkan perkiraan yang lebihtepat.

Bilamana kita memperhatikan ke tiga kemungkinan survai ayam di pedesaan,dengan 3 besaran sampel yang berbeda 4, 20, dan 2.000, masih besar kemugkinanuntuk setiap survai menghasilkan perkiraan sebesar 75%. Akan tetapi, kita akan lebihyakin bahwa nilai populasi sebenarnya akan mendekati 75 % seandainya kitagunakan besaran sampel 2.000 daripada 4.

Dalam menyimpulkan hasil survai, sangat diperlukan ukuran seberapa besarketepatan perkiraan tersebut. Ini akan memberikan kepada kita tingkat keyakinanterhadap hasil yang dipeoleh. Bilamana kita menggunakan sampling random, sangatdimungkinkan untuk menghitung ukuran tersebut, yang dinamakan selangkepercayaan (confidence interval). Selang kepercayaan menunjukkan kedekatanperkiraan kita dari nilai populasi sebenarnya. Semua perkiraan dari survai harusdilaporkan dengan selang kepercayaan, agar pengguna mengetahui seberapa jauhkebenarannya.

Selang kepercayaan dari proporsi adalah selang nilai dimana kita yakinberadanya nilai populasi sebenarnya. Sebagai contoh, dalam survai dengan 20 ekorayam, dengan perkiraan prevalensi sebesar 75 %, selang kepercayaan 95 % adalahantara 51 - 91 %. Ini berarti bahwa perkiraan prevalensi yang benar adalah 75 %,akan tetapi kita 95 % yakin bahwa seandainya kita salah, nilai sebenarnya akanterletak antara 51 - 91 %. Nilai sebenarnya mungkin sekitar 75%. Besar kemungkinan,tetapi sangat kecil terjadi, bahwa nilai sebenarnya berada dekat 51 % atau 91 %.Keyakinan 95 % berarti bahwa kalau kita melakukan survai yang sama 100 kali,walaupun kita akan mendapat nilai perkiraan yang berbeda setiap kali, nilaikeberaran akan terletak

Selang kepercayaan 95 kali dari 100 3. Selang kepercayaan ini sangat lebar.Walaupun kita duga bahwa nilainya berada sekitar 75% sangat mungkin didapatkansangat rendah sampai 51 %, yang berarti perbedaan yang sangat besar.Anggap bahwa survai yang sama, menggunakan besaran contoh 2.000 dan bukan 20.Bila kita perhatikan 1.500 ekor ayam dengan titer, perkiraan kita masih tetap


merupakan proporsi dari 75%. Akan tetapi dengan selang kepercayaan 95 % akanmenunjukkan antara 73-77%, yang berarti bahwa kita 95% yakin bahwa nilaisebenarnya berada antara 73-77 %. Kita dapat memberikan kepercayaan lebih dalamsurvai kedua dibandingkan yang pertama karena perkiraan kita lebih tepat. Hal iniditunjukkan dibawah ini.

Berdasarkan kesepakatan, ketepatan perkiraan umumnya dinyatakan sebagaiselang kepercayaan 95 %. Masih dimungkinkan untuk menghitung selangkepercayaan dengan tingkat kepercayaan yang berbeda, seperti 90 % atau 99 %, tetapiini agak jarang digunakan.

Selang kepercayaan menunjukkan tingkat kepercayaan kita bahwaperkiraan kita benar. Kita dapat 95 % yakin bahwa nilai populasisebenarnya terletak diantara selang kepercayaan 95%. Makin sempitselang kepercayaan, makin baik survai.

Ketepatan survai. Secara ringkas, ketepatan perkiraan dari suatu survai ditentukan oleh 2 faktor -

ketelitian dan bias.Bilamana survai yang sama dilakukan dalam suatu populasi beberapa kali,

jawaban yang diperoleh akan sedikit berbeda setiap kali dilakukan. Perbedaan inidisebut kesalahan random, dan ditunjukkan sebagai jarak selang kepercayaan. Bilaperbedaan antara survai kecil, maka terjadi kesalahan random yang rendah, dan hasilsurvai dikatakan tepat Suatu survai yang dilakukan dengan besaran contoh yangbesar akan mempunyai kesalahan acak yang lebih kecil dan hasilnya lebih tepat.

Bila survai dilakukan berulang kali, dan hasilnya selalu berbeda dari nilaisebenarnya dengan kisaran yang sama kearah yang sama, ini disebutkan sebagaikesalahan sistematik. Kesalahan sistematik menyebabkan hasil yang bias, dan inidiamankan terutama melalui rancangan survai yang baik.____________________________3 Kemungkinan interpretasi dengan 95 % selang kepercayaan adalah sebagai berikut. Bilamana survai menggunakanmetodologi dan strategi pengambilan contoh yang sama untuk mempelajari populasi beberapa kali, dan selangkepercayaan dihitung dengan cara yang sama didasarkan tas hasil setiap survai, nilai parameter populasi sebenarnyaakan berada pada nilai selang kepercayaan sebesar 95%.

Example: Melaksanakan survai untuk penperkirakan niali suatu populasilaksana menembakkan senapan kearah sasaran. Kalau anda bukanpenembak yang jitu, tembakan anda akan mengena dimana saja sekitarsasaran. Tembakan anda tidak tepat, karena sangat banyaknya kesalahanacak. Untuk mengatasi kesalahan acak, anda perlu menggunakan banyak


sekali tembakan (menggunakan besaran contoh yang besar) sebelumanda dapat mendekati pusat sasaran. Kalau anda sangat baik, semuatembakan akan selalu jatuh dekat sasaran yang sama. Akan terjadikesalahan acak yang sangat kecil, dan hasil perkiraan akan lebih tepat.Akan tetapi, anda dapat mengenai pusat sasaran, hanya apabila sudutpandang senapan baik. Bilamana sudut pandang senapan tidak lurus,maka bilamana anda membidik pusat sasaran, anda akan mengenaisamping sasaran dan hasilnya akan bias. Bila tidak ada bias, maka andaakan mengenai pusat sasaran. Ini digambarkan dalam gambar dibawahini.

Nilai populasi sebenarnya yang akan kita perkirakan adalah pusat sasaran.Dalam setiap survai (atau tembakan senapan) kita akan mendapatkan hasil yangmungkin dekat dengan nilai sebenarnya atau sangat jauh dari sasaran. Bilamanarataan dari semua hasil survai (bagian tengah dari pola sasaran tembakan) mendekatinilai sebenarnya (pusat sasaran) maka tidak terjadi bias, sebagaimana ditunjukkandalam 2 gambar terbawah. Akan tetapi, bilamana rataan hasil survai terpusat jauhdari pusat sasaran sebenarnya (gambar atas) terjadi bias, disebabkan oleh kesalahansistematik (misalnya, sudut pandang senapan yang tidak tepat).

Bilama terjadi simpangan perbedaan hasil yang besar dari berbagai survai yangberbeda, itu disebabkan karena kesalahan random, sebagaimana ditunjukkangambar-gambar sebelah kiri. Tembakan yang baik akan mempunyai kesalahanrandom yang kecil dan hasil yang lebih tepat, sebagaimana ditunjukkan gambarkanan bawah


Pr evalens = =56

18573%

Tolok Ukur PenyakitUntuk mengendalikan penyakit secara efektif, kita harus memahami distribusi

penyakit; berapa macam penyakit yang ada, dimana terjangkit, hewan apa, dansebagainya. Survai penyakit didasarkan atas penghitungan jumlah hewan yangmenderita penyakit dan jumlah yang tidak sakit. Nilai-nilai ini dapat digunakanuntuk menghitung berbagai tolok ukur penyakit, masing-masing menunjukkan lajupenyakit menurut cara yang berbeda. Dua tolok ukur penyakit yang penting untukmelaksanakan surveillance aktif adalah prevalensi dan laju insiden.

PrevalensiPrevalensi (kadang-kadang disebut titik prevalensi) adalah jumlah hewan yang terkena

penyakit tertentu dalam satu satuan waktu tertentu, sebagai proporsi dari jumlah hewan dalampopulasi.

Example: Satu usaha ayam kecil dengan jumlah ayam 2.000 ekor mengalamipenyebaran penyakit Newcastle Disease (ND). Ayam-ayam pertama kali terkenapenyakit tanggal 3 Maret. Pda tanggal 5 Maret banyak ayam yang mati. Pemilikayam menghubungi petugas Dinas Peternakan lokal yang mengunjungi tanggal 6Maret. Pada hari tersebut, petugas menghitung 56 ekor yang menunjukkan gejalapenyakit, dan pemilik melaporkan bahwa 143 ekor telah mati, dan 28 ekor telahsakit tetapi sembuh. Terdapat 1.801 ekor sisanya yang ternyata sehat . Berapaprevalensi ND di peternakan tersebut tanggal 6 Maret ?

Jumlah ternak yang menderita adalah 56 ekor. Jumlah ternak ayam dalampopulasi adalah 1.857 ekor (2.000 - 143 ekor yang telah mati). Prevalensi tanggal 6Maret adalah :

Gambar dibawah ini menggambarkan gagasan prevalensi menggunakansebagian dari populasi selang waktu tertentu. Setiap garis menunjukkan seekor ayamyang terkena penyakit. Garis simulai saat hewan mulai sakit, dan berhenti saat matiatau sembuh kembali.


Insiden =×

Jumlah kasus baru penyakit dalam kurun waktu tertentuRataan jumlah hewan ber - resiko kurun waktu

PrevalensJumlah kasus pada suatu saat

ber - resiko saat yang sama=

Populasi

Dalam gambar tersebut, prevalensi diukur saat T. Pada saat itu, jumlah hewanyang sakit dihitung, berjumlah 5 ekor. Kalau ada 16 ekor dalam populasi saat To dan6 ekor mati sebelum To, sisa populasi hanyalah 10 ekor. Jadi prevalensi adalah 5/10atau 50 %. Ingat bahwa prevalensi dihitung pada saat tertentu, dan tidak ada selangwaktu tertentu yang digunakan dalam perhitungan.

Prevalensi = Jumlah hewan yang sakit pada satu saat sebagai proporsidari jumlah populasi yang ber-resiko saat itu.

Laju insidenLaju insiden (terutama kejadian sebenarnya atau laju kepekatan kejadian) adalah

tolok ukur dari kecepatan rata-rata penyebaran penyakit4. Laju kejadian adalahjumlah kasus penyakit baru dibagi selang waktu saat setiap hewan dalam populasiber-resiko ternak penyakit. Secara ringkas ini dapat dihiutng sebagai berikut :


Insiden =×

===

227 kasus baru penyakit 1886.5 ber - resiko 4 hari

kasus per ekor per hari

kasus per 100 ayam ber - resiko

kasus per 100 ayam per minggu

0 03

21

21

.

Dalam contoh penyebaran penyakit ND di peternakan ayam, dapat digunakannilai untuk menghitung laju kejadian atau laju penyebaran penyakit. Kalaudigunakan jangka waktu saat awal penyebaran (3 Maret) sampai saat dikunjungi (6Maret) maka jangka waktu adalah 4 hari ( keseluruhan). Jumlah kasus baru penyakitselama 4 hari adalah :

• Jumlah ternak yang mati adalah 143 ekor• ditambah 28 ekor yang sakit tetapi sembuh• ditambah 56 ekor yang sakit saat kunjungan

memberikan nilai 227 kasus baru penyakit ND. Jumlah ternak yang ber-resikodiperhitungkan dengan mengambil rata-rata saat awal jangka waktu yang digunakandan akhir selama jangka waktu yang sama. Saat awal (3 Maret) kejadian ada 2.000ekor. Saat akhir (6 Maret) kejadian 227 ekor mati, atau telah terkena penyakit, danber-resiko untuk terkena penyakit lagi. Jadi poulasi ber-resiko adalah 2.000 - 227 =1.773. Rataan populasi ber-resiko adalah (2.000 + 1773)/2 - 1.886,5 ekor. Jadi lajukejadian dapat dihitung menurut beberapa cara ::

Apa arti nilai-nilai tersebut ?. Yang pertama, 0,03 kasus per ayam per hari berartikalau kita mengabil seekor ayam selama satu hari, maka rata-rata akan didapatkan0,03 kasus penyakit. Ini jelas tidak ada artinya bila kita berbicara mengenai satu ekorhewan. Nilai laju kejadian dapat dikalikan jumlah ternak yang lebih besar atau jangkawaktu yang lebih lama untuk memudahkan pengertian. Nilai kedua, 21 kasus per 100ayam--minggu, ,enunjukkan bahwa bila kita mempunyai 100 keor ayam, makadiperkirakan 21 akan sakit dalam jangka waktu satu minggu

______________________4. Tolok ukur laju kejadian yang juga sering digunakan adalah kejadian kumulatif, yang menunjukkanjumlah kasus baru penyakit sebagai proporsi dari dari seluruh jumlah ber-resiko terkena penyakit. Lajukejadian dan laju kejadian kumulatif tergantung pada jumlah kasus penyakit pada jangka waktu tertentu,sebagaimana dibahas dalam Bab 8. Bahasan hanya menyangkut laju kejadian, tetapi laju kejadian

kumulatif dapat dihitung bila dikehendaki.

Bilamana laju penyebaran penyakit tetap sama seperti saat 4 hari awal kejadianpenyebaran penyakit.

Kita dapat menggunakan diagram diatas untuk melihat bagaimana laju kejadianberbeda dengan prevalensi. Untuk menghitung laju insiden, kita harus menghitungsemua kasus penyakit yang baru terjadi pada satuan waktu yang ditentukan. Jumlahkasus baru antara To dan T1 adalah 13 kasus. Beberapa ternak dalam kasus telahmati, beberapa sembuh, dan beberapa masih sakit saat T1, tetapi kita hanya tertarik


Insiden =×

13 kasus baru penyakit 22 ber - resiko 1 bulan

= kasus per ekor - bulan

= kasus per 100 ekor per bulan

059

59

.

pada jumlah kasus baru, dan tidak pada apa yang terjadi pada mereka. Bila dalampopulasi terdapat 26 ekor ayam saat To dan tinggal 20 saat T1 (dua diantaranya telahterinfeksi dan sembuh, jadi tidak ber-resiko), maka rata-rata jumlah ternak ber-resikodalam jangk waktu tersebut adalah (26+(20-2))/2 = 22. Bila jangka waktu antara Todan T1 adalah satu bulan, maka laju insiden adalah

Laju insiden mengukur jumlah kasus penyakit yang baru selama jangka waktutertentu

Prevalensi versus laju insidenBanyak tolok ukur lain dari penyakit, tetapi prevalensi dan laju insiden adalah

yang paling berguna. Keduanya saling terkait, sesuai dengan lama penyakit. Suatupenyakit dengan laju insiden yang tinggi tetapi jangka waktu pendek akanmenunjukkan prevalensi yang relatif rendah. Penyakit dengan laju insiden rendahdan jangka waktu lama akan menunjukkan prevalensi tinggi.

Example: Satu studi dengan sapi perah berproduksi tinggi, di wilayahdengan peluang beranak sepanjang tahun, untuk menguji kejadiansub-klinis kandungan rendah kalsium dalam darah sekitar saat beranak.Populasi ternak yang distudi terdiri atas semua sapi betina didaerahtersebut. Selama jangka waktu satu tahun, didapatkan bahwa laju insidenpenyakit sangat tinggi, dengan 85 kasus per 100 ekor sapi per tahun. Akantetapi, lama berjangkitnya penyakit sangat singkat, sekitar satu hari. Padasetiap saat, prevalensi (proporsi sapi betina dengan kandungan rendahkalsium dalam darah) adalah sangat rendah sekitar 0,3 %.

Example: Kita tertarik untuk mengkaji pengaruh cacing hati pada kerbaudi daerah padi irigasi. Hampir semua ternak terinfeksi saat masih muda,dan tetap mempertahankan tingkat yang rendah seumur hidupnya. Lajuinsiden (jumlah infeksi baru) relatif rendah pada 8 kasus baru per 100 ekorsapi per tahun, karena hampir semua ternak pernah terinfeksi dan hanyahewan muda yang peka terhadap infeksi baru. Sebab lama penyakit dapatdikatakan seumur hidup, maka prevalensi sangat tinggi, sekitar 79 %.

Alasan mengapa rpevalensi dan laju insiden dapat begitu berbeda adalah karenamereka menunjukkan aspek penyakit yang berbeda. Kalau jumlah populasi tidakberubah, dan tingkat penyakit tetap sama, maka dapat diperkirakan prevalensi, kalaudiketahui laju insiden dan rataan lama penyakit.

Hubungan antara laju insidendan prevalensi


Pada kondisi khusus tertentu saat prevalensi rendah (< 10%) maka prevalensi- laju insiden x lama berjangkitnya penyakit

Example: Kelumpuhan pada sapi karena foot-rot telah menjadi masalahdi pedesaan di saat basah yang tidak biasa. Laju insiden dari penyakit iniadalah 5 kasus per 100 ekor sapi per bulan. Sapi terinfeksi biasanyasembuh dalam 1 bulan (lama penyakit). Jadi prevalensi penyakit adalah 5kasus per 100 ekor sapi per bulan kali 1 bulan atau 5 %.

Saat merencanakan survai, kita harus menentukan tolok ukur mana yang palingberguna untuk tujuan tertentu. Ini didasarkan atas tipe informasi yang dikumpulkandan pertimbangan praktis.

Example: Suatu program nasional vaksinasi yang besar untuk sapi,kerbau, dan babi telah diterapkan di satu negara, Vaccineland, untukmengendalikan penyakit mulut dan kuku (FMD). Arahnya adalah untukmemvaksinasi setiap hewan dua kali setahun. Petugas kesehatan hewaningin memonitor program tersebut untuk mengetahui apakah tujuannyatercapai. Mereka harus menentukan apakah akan menggunakanprevalensi atau laju insiden sebagai tolok ukur.

Dalam contoh ini, tujuan program adalah memastikan bahwa semua hewan dinegara tersebut terproteksi terhadap infeksi FMD. Ini dapat dicapai melalui vaksinasiuntuk memberikan antibodi/kekebalan. Petugas kesehatan hewan memutuskanbahwa tolok ukur terbaik untuk mengkaji program tersebut adalah prevalensi hewandengan antibodi ketahanan terhadap FMD. Daripada tolok ukur proporsi hewanyang divaksinasi, mereka memutuskan ingin tahu proporsi yang berhasil divaksinasi. Ini memberikan kesempatan pada mereka untuk mengevaluasi pengaruhganda dari berbagai masalah dengan program vaksinasi (sebagai contoh, cakupanvaksinasi yang rendah atau pelaksanaan vaksinasi yang kurang baik akibatpenggunaan vaksin kadaluarsa atau inaktif). Bila prevalensi sangat tinggi, itu berartibahwa hampir semua ternak terproteksi, dan akan kecil sekali kemungkinan wabahFMD. Kalau prevalensi ketahanan antibodi rendah, maka banyak ternak yangbiasanya peka terhadap infeksi, dan program tidak berjalan sebagaimana diharapkan.Karenanya mereka melaksanakan survai nasional pada sapi, kerbau dan babi,mengumpulkan sampel darah dan testing terhadap kadar antibodi. Menentukanprevalensi hewan dengan titer antibodi ketahanan terhadap FMD.

Example: Melanjutkan contoh terdahulu, survai dilaksanakandan hasilnya dianalissis. Secara nasional, 62 % ternakmempunyai titer antibodi ketahanan terhadap FMD. Yangberwenang menyimpulkan bahwa program belum seluruhnyaefektif, tetapi menunjukkan perkembangan yang nyata, danmemutuskan untuk melanjutkan program sebagaimana semula.Untuk mendapatkan kontrol yang efektif, suatu organisasiregional telah dibentuk untuk meningkatkan komunikasi dankoordinasi kegiatan pengamanan antar negara tetangga. Sebagaibagian dari proses ini, satu negara tetangga, Diseaseland,

Gambaran survai laju insidendan prevalensi


melakukan survai yang sama, dan melaporkan hasilnya kepadayang berwenang di Vaccineland.. Diseaseland sering mengalamioutbreak FMD, tetapi tidak berada dalam posisi untukmenerapkan program vaksinasi, jadi dapat dikatakan tidak adavaksin yang digunakan. Hasil dari Diseaseland menunjukkanbahwa 64 % hewan mempunyai antibodi ketahanan terhadapFMD.

Masalah dalam contoh suatu survai seroprevalensi adalah bahwa test antiboditerhadap FMD tidak dapat dibedakan sebagai hasil vaksinasi atau hasil infeksi alami.Di Diseaseland tidak dilakukan vaksinasi, jadi semua hewan dengan antibodiketahanan (64%) mempunyai antibodi karena pernah mengalami infeksi FMD.Hewan dengan antibodi di Vaccineland mungkin memperoleh antibodi hasilvaksinasi, tetapi mungkin juga karena infeksi alami juga. Walaupun pengukuranprevalensi antibodi berguna, tetapi tidak menunjukkan kepada penentu kebijakandiVaccineland apakah program vaksinasi yang dilaksanakan sebagai penyebabanitbodi, ataukah masih terjadi outbreak FMD secara luas sebagai penyebab antibodi.Untuk menjawab ini, mereka memutuskan untuk melaksanakan survai laju insiden.

Example: Penentu kebijakan Vaccineland melakukan surbey laju insidenuntuk mengukur jumlah outbreak FMD di pedesaan. Pada saat yang sama,mereka menanyakan otoritas kesehatan hewan di Diseaseland untukmelaksanakan survai serupa. Survai di Vaccineland mendapatkan bahwalaju insiden outbreak FMD pedesaan adalah 3,4 per 100 desa per tahun. DiDiseaseland didapatkan laju insiden sebesar 48 per 100 desa per tahun.

Berdasarkan hasil-hasil ini, otoritas di Vaccineland dapat menyimpulkan bahwakebanyakan antibodi yang didapatkan dari survai prevalensi adalah akibat vaksinasi,daripada infeksi alami. Contoh FMD ini mendemonstrasikan bagaimana dua tipesurvai dapat digabung untuk membantu pengertian mengenai masalah dimana hasiltest laboratorium tidak dapat membedakan antibodi hasil alami atau vaksinasi.

Tabel berikut membedakan kedua tipe survai:

Survai Prevalensi Survai laju insiden

Biaya Tinggi Rendah

Kecepatan Lamban Cepat

Unit perhatian Hewan Desa/Kelompok hewan

Kualitas data(specifisitas)

Baik Sedang

Yang didapat “Penyakit” Sejarah outbreak


Seroprevalensi versus prevalensi klinisSerial contoh diatas menggambarkan penggunaan survai seroprevalensi dan

hubungan antara prevalensi dan jangka waktu penyakit. Survai prevalensi dapatmemeriksa setiap aspek penyakit - tanda klinis penyakit, bukti sub-klinis penyakit,atau bukti bahwa hewan pernah mengalami sakit dan sekarang sembuh.

Dalam setiap kasus, lama menderita penyakit (atau bukti terkena penyakit)berbeda. Penyakit klinis sering hanya berlangsung pendek. Penyakit subklinis dapatmendahului penyakit klinis untuk waktu yang lebih lama. Bukti bahwa pernahterekspos terhadap suatu penyakit, dalam bentuk antibodi, bertahan lama setelahsakit.

Example: Lama menderita FMD klinis hanya selama beberapa inggu.Infkesi subklinis dapat dideteksi dalam satu-dua hari sebelum terlihatgejala klinis, dan dalam beberapa kasus carrier, selama beberapa bulansetelah terinfeksi. Ini berarti bahwa untuk laju insidens tetap untuk FMD,prevalensi terhadap poenyakit klinis akan rendah, penyakit subklinis lebihtinggi, dan prevalensi antibodi sebagai bukti terkena penyakit sebelumnyaakan tertinggi.

Bila melaksanakan survai prevalensi, untuk menghitung prevalensi suatupenyakit yang jarang terjadi (mempunyai prevalensi rendah), jumlah hewan yangdiperiksa harus diperiksa sebelum memperoleh nilai yang nyata mengenai penyakitditemukan. Untuk penyakit dengan prevalensi tinggi, jumlah hewan untuk diperiksalebih sedikit, yang membuat pelaksanaan survai lebih cepat dan lebih murah.

Ini adalah salah satu alasan mengapa survai prevalensi-sero (survai untukperkiraan prevalensi pada hewan dengan tingkat antibodi tinggi yang menunjukkanpernah terekspos penyakit atau mendapat vaksinasi sebelumnya) sangat seringdigunakan dalam program pengawasan penyakit hewan.

Sering lebih mudah (membutuhkan jumlah sampel yang lebih sedikit)untuk mengukur tingkat penyakit dengan survai prevalensi-serodibandingkan survai prevalensi klinis

Satu keuntungan dari survai prevalensi klinis adalah bahwa hanya dibutuhkanpemeriksaan klinis pada hewan, tanpa memerlukan pengumpulan spesimen untukdiperiksa di laboratorium. Ini mungkin lebih cepat dan murah, akan tetapi testlaboratori umunya lebih mampu untuk diagnose yang lebih meyakinkan. Survai lainmungkin mengukur prevalensi hewan yang menunjukkan telur parasit spesifikdalam feses, atau antigen terdeteksi dari orangisme tertentu sebagaimana dideteksidari test laboratoris.

Test DiagnostikBanyak survai penyakit hewan membutuhkan test laboratorium untuk

memeriksa spesimen yang dikumpulkan dari hewan. Satu contoh adalah


Sensitivitas

Specificity

= =

= =

880%

770%

hasil test positif benar 10 hewan positif sakit

true hasil test negatif10 hewan negatif sakit

penggunaan test laboratorium seperti ELISAs (Enzyme-Linked Inmmuno SorbentAssays), Complement Fixation Tests (CFTs) atau Agar Gel Immunodiffuion Tests(AGIDs) untuk identifikasi antibodi atau antigen dalam darah.

Hanya ada beberapa test laboratorium yang sempurna, walaupun kenbanyakantest memberikan jawaban salah sekali-kali. Bila menggunakan test laboratoris sebagaibagian dari survai penyakit, sangat penting untuk dimengerti sampai seberapa jauhketepatan test tersebut, dan kesalahan apa yang mungkin timbul.

Sensitifitas and spesifisitasPerforman suatu test diterangkan dalam 2 tolok ukur - sensitivitas dan

spesifisitas. Sensitivitas suatu test mengukur proporsi hewan yang benar-benarterkena penyakit. Dan test benar menunjukkan hewan tersebut sakit. Spesifisitasmengukur proporsi hewan yang tidak terkena penyakit, dan test dengan benarmenunjukkan sebagai hewan tidak terkena penyakit.

Example: Suatu diagnostik test baru untuk deteksi antibodi terhadapClassical Swine Fever dewasa ini sedang dievaluasi. Dan digunakan untukmenguji 20 ekor hewan. Sepuluh dari hewan tersebut telah diketahuimengidap penyakit dan seharusnnya menunjukkan tingkat antibodi tinggi.Hewan sisanya berasal dari daerah bebas penyakit dan diketahui tidakmemiliki antibodi. Ketika testing selesai, 8 dari sepuluh ekor kelopokpositif antibodi menunjukkan hasil positif dan 2 negatif. Tujuh darikelompok hewan antibodi negatif menunjukkan hasil negatif, dan 3 positif.Hasilnya diringkas dalam tabel dibawah ini

Status “penyakit” sebenarnya(Antibodi ada)

Positif Negatif Total

Ant

ibod

yTe

st R

esul

t Positif 8 positif benar 3 positifsalah

11 testpositif

Negatif 2 negatif salah 7 negatifbenar

9 testnegatif

Total 10 positif sakit 10 negatifsakit

20

Menggunakan nilai-nilai diatas, dapat dihitung sensitivitas dan spesifisitas dari test.

Penghitungan sensitifitas danspesifisitas


Sensitivitas suatu test adalah proporsi dari ternak yang benar-benar sakitdalam populasi yang benar terdeteksi sakit dalam hasil test

Spesifisitas suatu test adalah proporsi dari ternak yang benar-benar tidaksakit dalam populasi yang benar terdeteksi sebagai tidak sakit dalam hasltest.

Example: Sensitivitas dan spesifisitas dari masing-masing test mungkinbervariasi tergantung dari populasi yang ditest dan laboratorium pelaksana testing.Perkiraan umum karenanya harus digunakan dengan hati-hati. Kalau test digunakandalam wilayah untuk opertama kalinya, akan lebih baik mengevaluasi terlebihdahulu dalam populasi lokal. Sebagai contoh pendugaan karakteristik test, testbrucellosis Rose Bengal test (RBT) mempunyai perkiraan sensitivitas sebesar 97% dan spesifisitas sekitar 93 %

Prevalensi yang nampak dan prevalensi sejatiKalau sensitivitas dan spesifisitas suatu test diketahui, sangat mungkin untuk

mengkoreksi kesalahan yang terjadi karena test kurang sempurna. Bila suatu survaiprevalensi-sero dilakukan, dan spesimen dianalisis, prevalensi-sero yang diperoleh(prevalensi yang nampak) mungkin tidak benar. Ini disebabkan karena hewan yangsakit telah diidentifikasi sebagai negatif, dan beberapa ekor daari hewan yang tidaksakit diidentifikasi sebagai positif. Kesalahan-kesalahan ini dapat diperbaiki untukmemberikan prevalensi sejati dengan suatu formula menggunakan test sensitivitasdan spesifisitas.

Program Prevalensi Sejati (True Prevalence program) akan menghitungnya.Dengan memasukkan nilai prevalensi kenyataan, sensitivitas dan spesifisitas, akandidapatkan prevalensi sejati. Kalau jumlah sampel survai dmasukkan, akan diperolehselang kepercayaan 95%. Program dan contoh kalkulasi diberikan pada halaman 165.

Survai yang mana akan digunakan ?Bab ini mengenalkan penggunaan survai untuk surveillance aktif untuk

mengumpulkan informasi mengenai penyakit ternak dan membahas 2 tolok ukurpenyakit yang penting. Tipe survai ke tiga, suatu survai untuk menunjukkan bebaspenyakit, akan diperkenalkan dalam Bab 9. Penentu kebijakan kesehatan hewan danperencana survai perlu memutuskan tipe survai yang mana dan sistem pengumpulandata lainnya yang paling cocok untuk kepentingannya.

Untuk membuat keputusan tersebut, anda pertama kali harus menentukan tipeinformasi apa yang diperlukan dan akan digunakan untuk apa. Dalam beberapakasus, ini secara langsung mengarah pada tipe survai yang dibutuhkan. Dalam kasuslainnya, mungkin jelas bahwa informasi yang diinginkan sudah tersedia dari sumberlainnya dan tidak diperlukan survai. Survai lain yang berbeda tidak dibahas dalambab ini mungkin diperlukan dalam beberapa situasi lainnya. Anda ingin mengekporbabi dan terlibat da;am negosiasi dagang dengan negara lain. Mereka menolak untukmengizinkan impor babi hidup berdasarkan keyakinan mereka bahwa negara

Uji sensitifitas

Uji spesifisitas


mempunyai penyakit Aujeszky. Walaupun selama 5 tahun tidak ditemukan laporanklinis penyakit Aujeszky selama kurun waktu 5 tahun, anda perlu meyakinkanbahwa penyakit tersebut sudah diberantas. Situasi dalam kenyataannya memerlukansuatu survai yang menunjukkan bebas penyakit, dijelaskan dalam Bab 9

Dalam kasus lainnya, pilihan atas tipe survai tidaklah begitu jelas. Berbagaimacam tipe survai mungkin dapat mengumpulkan informasi yang relevan, dandalam kenyataanya lebih dari satu tipe informasi diperlukan. Untuk beberapamasalah tertentu, data pasif mungkin merupakan sumber informasi yang palingtepat.

Example: Lebih banyak pergerakan diantara negara tetangga untukmembentuk program eradikasi FMD regional, dan anda perlu menentukanapakah pemerintah akan berpartisipasi dalam program ini dan membiayaiprogarm pengendaliannya. Untuk menjawab pertanyaan ini, perludiketahui, diantara sekian banyak masalah, seberapa besar kehadiranFMD, dimana adanya, status terkini langkah pengendalian, apa dampakdengan adanya penyakit tsb, berapa besar biaya programpengendaliannya, bila eradikasi memungkinkan, dan bila demikian,berapa lama waktu yang diperlukan dan apa keuntungan yang diperoleh.

Prevalensi dan laju insiden, keduanya dibutuhkan untuk menjawa pertanyaan-pertanyaan diatas, disamping studi ekonomi (analisa cost-benefit) dan studikegunaan khusus lainnya.

Flow Chart pada halaman berikut memberikan daftar beberapa kegunaan dariinformasi penyakit hewan, dan menunjukkan beberapa cara bagaimana informasitersebut dapat dikumpulkan. Peta tersebut hanya bertindak sebagai pegangan,karena pilihan terakhir untuk menentukan survai mana yang harus digunakan akanmelibatkan banyak faktor lainnya.


What will the informationbe used for?

Prevalence SurveyEconomic Analysis

Prevalence SurveyIncidence Survey

Passive Surveillance


Freedom from Disease




Livestock CensusPrevalence SurveyEconomic Analysis

Should I use a prevalenceor incidence survey?

Plan a disease control program

Set priorities for spending on animal disease problems

Provide disease status reports for OIE

Provide disease reports for neighbouring countries

Demonstrate disease status to trading partners

Determine the geographical spread of disease

Respond to disease outbreaks

Plan animal health service spending and distribution

Monitor the progress of a disease control program

Monitor changes in the level of important diseases over time

Freedom from DiseaseConfirm the completion of a disease eradication program

How should I collect animal health information?


Economic AnalysisAnimal Owner Priorities

Page 29

B a b 3 : S a m p l i n g

3Sampling

Daftar Isi

Bab 1: Pendahuluan

Bagian I: Latar Belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-Prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan

Bab 3: SamplingKeperluan Samplingsecara RandomTeknik-teknik Sampling secara RandomKerangka SamplingSampling dari Kerangka SamplingSampling Ternak-ternak di DesaSampling Tanpa Kerangka Sampling

Bab 4: Prinsip -prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenBab 5: Wawancara PedesaanBab 6: Manajemen dan Analsis Data dengan Komputer

Bagian II :Rancangan dan Analisis SurvaiBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju InsidenBab 9: Survai untuk pembuktian Bebas Penyakit

Bagian III:Catatan untuk Peserta Latihan Bab 10: Pedoman untuk Pelatih Bab 11: Rencana PengajaranBab 12: Lembar kegiatan


Bila mengharapkan informasi dari suatu populasi, kecil kemungkinannyadengan menguji setiap anggota populasi (baca bab sensus - hal. 18). Sebagaipengganti, dipilih kelompok yang lebih kecil (sampel) dari suatu populasi, dan yangdiuji adalah anggota-anggota dari kelompok ini (baca survai - hal.18). Sampling adalahproses pemilihan kelompok tersebut dari suatu populasi. Anggota-anggota darisampel diamati, dan hasilnya digunakan untuk menduga beberapa sifat dari populasiyang digambarkan oleh keragaan sampel.

Perlunya sampling secara randomAda beberapa teknik sampling, yang dapat dibagi menjadi dua kelompok :

sampling berpeluang (probability sampling) dan sampling tidak-berpeluang (non-probabilitysampling). Sampling secara acak (random sampling) merupakan satu-satunya carauntuk meyakinkan bahwa sampel yang diambil mewakili suatu populasi.

Sampling Tidak-berpeluang

Pada sampling tidak-berpeluang, peluang dari anggota populasi yang diseleksidalam suatu sampel tidak diketahui, dan beberapa kelompok lebih sering terpilih dariyang lain. Ini berarti bahwa sampel yang diseleksi dengan menggunakan samplingtidak-berpeluang kurang mewakili suatu populasi, dan hasil survai akan bias.Seharusnya dihindarkan penggunakan teknik sampling tidak-berpeluang.

Sampling secara mudah (Convenience sampling) adalah merupakan teladan dariteknik sampling tidak-berpeluang. Dalam convenience sampling, sampel-sampeldiseleksi karena mudah, cepat dan murah untuk mengkoleksinya.

Example: Dari150 ekor sapi perah yang dipelihara secara intensif di survaiuntuk mengkaji prevalensi kelumpuhan. Diambil 10 ekor untuk diujitingkat kelumpuhannya. Convenience sampling digunakan untuk memilihternak: dipilih 10 ekor sapi betina pertama yang masuk kandang, karenamudah untuk diamati, dan tidak perlu menunggu semua sapi-sapi datang.

Permasalahan dengan convenience sampling adalah bahwa sampel jarangmewakili suatu populasi, Dalam hal ini sapi yang lumpuh berjalan lebih lambat, danoleh karenanya sapi tersebut paling akhir masuk dalam kandang pemerahan. Sampelconvenience dari 10 ekor sapi betina pertama adalah tidak adanya sapi-sapi yanglumpuh, walaupun prevalensi kelumpuhan cukup tinggi.

Teknik sampling tidak-berpeluang merupakan sampling menurut kebutuhan(purposive ). Pada sampling purposive, unsur-unsur dalam sampel diseleksi untuksuatu tujuan. Suatu upaya dapat dibuat untuk menyeleksi ternak yang dinilai sesuaikekhususan kelompok. Sebagai alternatif, ketika mempelajari penyakit, jumlah ternakyang sakit diseleksi lebih banyak daripada ternak yang sehat. Bahkan apabila ternakyang khusus diseleksi, ternak ini kurang mewakili perbedaan kisaran ternak dalamsuatu populasi. Purposive sampling tidak menghasilkan sampel yang mewakili.

Haphazard sampling (sampling secara sembarangan) adalah teknik dimana unsur-unsur diseleksi tanpa alasan tertentu. Ini dirancang untuk meniru sampling secararandom. Sayangnya, ketika memilih ternak, selalu terdapat beberapa alasan yangtidak disadari dari masing-masing ternak yang diseleksi. Sebagai contoh, seorangyang menyeleksi ternak mungkin berpikir “pada waktu lampau saya memilih ternakyang besar, maka saat ini saya akan memilih yang kecil.” Hasil yang didapat

Haphazard sampling

Convenience sampling

Sampling

Purposive sampling

Permasalahan Sampling tidakberpeluang


menyerupai sampling purposive, meskipun hasilnya sangat baik, namun kurangmewakili suatu populasi.

Teknik sampling tidak-berpeluang (non-probability sampling) tidak dapatdigunakan untuk memilih sampel yang terpercaya. Hasil survai denganmenggunakan non-probability sampling akan bias hasilnya.

Sampling berpeluang (probability sampling)

Istilah probability sampling mencakup sekelompok teknik yang terdiri:

• Random sampling sederhana;• Sampling dengan kemungkinan setara ukuran sampel, dan• Random sampling sistematik.

Pada random sampling sederhana (kadang-kadang hanya disebut randomsampling), setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih.Dalam sampel survai kelumpuhan sapi, jika digunakan random sampling, pada keduasapi yang sehat dan yang lumpuh, sapi-sapi yang pertama dalam kandang pemerahandan yang terakhir datang mempunyai peluang sama untuk dipilih sebagai sampel.

Ini merupakan alasan pertama penggunaan random sampling. Sampel yangdipilih dengan menggunakan random sampling lebih mewakili populasi daripadasampel yang dipilih dengan teknik tidak-berpeluang. Ini dimaksudkan agarsampling secara random dapat menghindari masalah bias pemilihan, dan bahwaperkiraan nilai populasi yang dibuat dari pengamatan sampel adalah lebih tepat.

Umumnya, random sampling menghasilkan sampel yang mewakili.

Alasan kedua penggunaan random sampling adalah kita dapat menilai tingkatkepercayaan hasil survai. Jika hasil survai digunakan untuk menduga nilaisebenarnya suatu populasi (seperti prevalensi sapi lumpuh), digunakan suatuformula untuk membuat perhitungan. Hal serupa, digunakan suatu formula untukmenghitung selang kepercayaan, yang menunjukkan bagaimana tingkat kepercayaanhasil yang diperoleh cukup tepat. Masing-masing formula didasarkan pada asumsibahwa sampel yang dipilih menggunakan random sampling. Jika sampel dipilihdengan teknik sampling tidak-berpeluang, formula yang dibuat kurang terpercayadan hasilnya dapat tidak tepat.

Example: Suatu survai prevalensi dilaksanakan untuk mengestimasiprevalensi babi dengan antibodi cholera babi di desa. Sebanyak empatpuluh (40) ekor babi (sebagai unit yang diamati) dipilih dari 120 ekor babiyang ada di desa pengamatan. Tim peneliti menanyakan ke kepala desauntuk memilih 4 peternak yang memelihara babi lebih dari 10 ekor, dan

Random sampling sederhana


dari masing-masing peternak diambil sampel darah dari 10 ekor. Dari 40ekor babi, 12 ekor mempunyai positif antibodi terhadap cholera babi.Apakah yang dapat diduga tentang prevalensi babi dengan antiboditerhadap cholera babi di desa pengamatan.

Teknik sampling tersebut menggunakan teknik sampling tidak berpeluang(Sampling secara mudah). Kita mengetahui bahwa 30% dari sampel memiliki antibodi(12/40 = 30%). Kita dapat memperkirakan bahwa prevalensi babi dengan antiboditerhadap kolera babi dari suatu populasi adalah juga 30%. Karena tidak digunakanrandom sampling, maka tidak dapat ditentukan estimasi yang benar. Kita berpikirbahwa nilai 30% itu benar, tetapi mungkin bisa 5% atau 80%.

Jika digunakan random sampling kita dapat menduga secara tepat. Denganselang kepercayaan 95% diperoleh besaran 17% - 47%, yang berarti bahwa 95 % kitayakin bahwa nilainya terletak antara 17 and 47.

Jika digunakan random sampling, kita dapat menghitung keterandalanestimasi.

Teknik random samplingSampling didasarkan konsep pengacakan, dengan

menggunakan nomor-nomor teracak. Nomor-nomor acak akanmudah diterangkan dengan teladan. Dadu terdiri dari enam buahsisi, 1sampai 6, dan jika diputar sekali, masing-masing sisi

mempuyai peluang yang sama untuk berada di atas. Bagaimanapun juga pada setiappemutaran, kita tidak pernah tahu nomor yang mana yang akan muncul. Apa yangkita ketahui, bahwa jika memutar dadu terus menerus, masing-masing, semua nomoryang muncul mempunyai kesempatan yang sama. Pemutaran dadu adalah salah satucara menghasilkan nomor-nomor acak (dalam hal ini, antara 1 dan 6).

Permainan kartu adalah sampel lain pengacakan. Jika kitamengocok kartu, kita tidak pernah tahu bagaimana urutannya.Tetapi pengocokan ini memungkinkan untuk menduga apa yangakan terjadi pada sebagian besar nomor kartu permainan. Inidisebabkan masing-masing kartu dalam kotak mempunyai peluangyang sama untuk berada diatas. Itu menunjukkan bagaimanakasino dapat mendatangkan uang. Mereka tidak tahu jika orang

tertentu pada hari tertentu akan menang atau kalah, tetapimereka tahu bahwa hampir sebagian besar waktu, sebagianbesar orang akan kalah dibanding yang menang, sebabmereka dapat menduga rata-rata hasil dari sebagian besarpermainan.

Pada pemilihan sampel untuk suatu survai, kita inginmemilih anggota-anggota dari populasi yang dipercayabahwa masing-masing anggota secara pasti mempunyaikesempatan yang sama untuk dipilih. Terdapat beberapa

Nomor acak


1Komputer yang menghasilkan nomor-nomor acak disebut “pseudo-random numbers”. Urutannyadibuat dengan membuat rumus, jadi apabila diketahui rumusnya, dapat diperkirakan nomor yang akandihasilkan. Dengan nomor-nomor acak, kejadian tersebut tidak mungkin terjadi. Untuk keperluan survai,komputer yang menghasilkan pseudo-random numbers cukup baik untuk mendapatkan nomor-nomoracak.

cara yang berbeda untuk melakukan pemilihan sampel, tujuan dari bab ini adalahmenerangkan berbagai teknik yang berguna untuk melakukan survai peternakan dinegara-negara sedang berkembang.

Pengacakan secara fisik

Contoh dadu dan kartu disebut teknik pengacakan secara fisik (physicalrandomization) karena kita secara nyata mengambil obyek fisik dan mencampur,menggoyang, memutar atau mengocoknya. Cara ini merupakan salah satupendekatan paling sederhana untuk memilih sampel secara acak. Permasalahandengan dadu adalah hanya terdiri dari 6 angka (meskipun angka desimal dalam dadujuga ada, dengan 10 sisi dengan nomor 0 sampai 9). Kartu-kartu kosong lebih mudahmenyesuaikan, seperti teladan berikut.

Example: Sekelompok kambing lokal disurvai untuk menentukan adanyainfeksi brucellosis. Terdapat 30 kambing (satuan pengamatan) dalamkelompok (populasi), tetapi hanya dibutuhkan 8 ekor untuk pengujian(penentuan ukuran sampel diterangkan pada bagian II). Setiap kambingmempunyai nomor telinga dengan nomor identifikasi khusus. Untukmemilih kambing sampel, digunakan 30 kartu atau lembaran kertas kosong.Nomor telinga kambing ditulis pada masing-masing kartu. Ke 30 kartutersebut dikocok dengan baik dan dipilih 8 kartu. Kambing-kambingdengan nomor yang terpilih adalah merupakan kambing sampel.

Ini merupakan metode yang efektif untuk pemilihan secara acak. Namun, jikakelompok yang akan diamati terlalu besar, metode tersebut menjadi tidak praktis.Sebagai contoh bila melakukan survai nasional yakni dengan meneliti ayam-ayamkampung di 100 desa. Jika negara tersebut terdiri dari 24.200 desa, Untuk itu akandiperlukan penulisan dalam kartu 24.200 nama desa, mengocoknya dan mengeluaran100 kartu. Pengocokan 24.200 kartu tersebut mungkin sulit. Untuk alasan ini, teknikpengacakan secara fisik hanya digunakan pada survai dengan skala kecil. Pada survaidengan skala yang lebih besar, nomor-nomor acak lebih mudah digunakan.

Nomor-nomor acakNomor-nomor acak (random numbers) adalah nomor-nomor yang dihasilkan secara

acak atau secara kebetulan. Hal ini berarti untuk setiap digit, peluang beberapanomor antara 0 dan 9 adalah sama. Terdapat dua sumber nomor-nomor acak: tabelnomor acak, dan nomor-nomor acak yang diperoleh dari komputer1.

Example: Komputer digunakan untuk membuat nomor acak, 39024.Nomor ini terdiri dari 5 digit, 3, 9, 0, 2 dan 4. Ketika komputer memilihdigit pertama, 3, peluang nomor antara 0 dan 9 pasti sama. Nomor 3terpilih secara kebetulan. Untuk digit kedua, 9, juga, peluang nomor antara0 dan 9 yang dipilih adalah sama. Kenyataan bahwa angka 3 terpilih untuknomor yang pertama adalah tidak berbeda dengan nomor yang kedua,

Kartu kosong untuk penarikanacak

Permasalah pengacakansecara fisik


demikian seterusnya. Hal ini merupakan sekedar kejadian yang terjadisecara kebetulan. Pembuatan nomor tersebut seperti apabila komputermemutar dadu dengan desimal khusus (dadu dengan 10 sisi) dan mencatatsetiap digit dari setiap pemutaran.

Contoh dari tabel nomor acak tertera dalam Appendix D, dan carapenggunaannya tertera pada halaman 42. Beberapa program komputer, termasuk EpiInfo, pembuat nomor acak, diterangkan pada halaman 43. Keduanya dapatdigunakan sama baiknya untuk memilih sampel dengan menggunakan beberapatahap berikut:

Step 4: Buat daftar semua anggota populasi. Daftar ini disebut kerangkasampling, dan dibahas di halaman 49.

Example: Suatu survai direncanakan untuk mengamati permasalahanpenyakit hewan yang dipelihara dipedesaan pada satu kebupaten. Tujuansurvai adalah untuk mengidentifikasi masalah penyakit yang paling umumterjadi. Terdapat 75 desa dalam satu kebupaten (populasi), dan dibutuhkan10 desa sampel. Satuan pengamatan adalah desa. Semua nama desadidaftar (hanya lima desa pertama yang di tunjukkan).

Nama DesaNong BoneSobtuiHang ChatKhountaSi Meuang

Step 5: Nomor setiap anggota dalam daftar dari nomor 1 sampai nomor N,jumlah total dalam populasi.

Example: Desa-desa dinomori dari nomor 1 sampai 75.

Nº Nama Desa1 Nong Bone2 Sobtui3 Hang Chat4 Khounta5 Si Meuang

Step 6: Gunakan komputer atau tabel nomor acak, pilih nomor acak antara1sampai dengan N. Pilih satu nomor acak pada setiap unsur untukdipilih sebagai sampel.

Example: dipilih 10 nomor-nomor acak, between 1 sampai 75. Nomorterpilih adalah: 68, 2, 52, 5, 27, 57, 42, 66, 47, dan 53.

Step 7: Untuk setiap nomor acak yang terpilih, cari nama desa sesuai nomorterpilih. Desa tersebut merupakan desa sampel.

Pemilihan contoh acak


Example: Tentukan desa-desa terpilih menurut nomor-nomor acak.

Nº Nama Desa1 Nong Bone2 * Sobtui Dipilih3 Hang Chat4 Khounta5 * Si Meuang Dipilih

Pemilihan nomor acak dengan menggunakan tabel nomor acak

Tabel nomor acak cukup mudah digunakan sebagai sumber nomor-nomor acak.Contoh tabel nomor acak tertera dibawah dan tabel penuhnya tertera dalam AppendixD. Terdapat set nomor yang dikelompokkan menjadi 5 kelompok. Dalam contoh diatas, 10 nomor dipilih untuk diambil 10 desa dari total 75 desa. Cara penggunaantabel nomor acak sebagai berikut:

Step 1: Pilih titik awal dan petunjuknya. Mulailah dari tabel bagian atas, atautempat lainnya di tengah. Kemudian berjalan menurut baris, atauturun menurut lajur. Dalam contoh ini, adalah dimulai dari nomorsebelah atas kiri, dan bergerak menurut baris.

Step 2: Hitung wilayah untuk nomor-nomor acak. Nomor-nomor yangdiperlukan dalam contoh ini adalah antara 1 sampai 75.

Step 3: Tentukan digit-digit mana yang digunakan dari nomor-nomorterpilih. Nomor maksimum yang diinginkan adalah 75, yang terdiridari dua digit. Oleh karena itu hanya dibutuhkan dua dari lima digitdalam setiap nomor acak. Untuk menggunakan nomor secara efisien,kita dapat “memotong” separo, dan menganggap dua digit pertama(42) sebagai nomor pertama, dan digit ketiga dan keempat (53)sebagainomor kedua. Digit terakhir dapat diabaikan.

Step 4: Cari tabel terhadap nomor-nomor dalam wilayah yang diperlukan. Beberapa nomor antara 1 sampai 75 dihitung sebagai satu dari nomor-nomor acak. Beberapa nomor diatas 75 diabaikan. Lanjutkanpencarian sampai nomor-nomor yang dibutuhkan terpenuhi (Dalamteladan ini adalah 10).

Example: Gunakan tabel dibawah, nomor pertama adalah 42. Nomor 42dapat dipakai karena terletak antara 1 sampai 75. Nomor kedua adalah 53,juga dapat dipakai. Digit selanjutnya (9) diabaikan. Pindah ke kanan kekelompok berikutnya, nomor berikutnya adalah 77. Nomor ini lebih besardari 75, maka diabaikan. Nomor berikutnya adalah 68, yang diterimasebagai nomor acak ketiga. Nomor terakhir (6) diabaikan. Lanjutan daricara ini didapatkan nomor keempat (66), kelima (52), keenam ( 27), buangberikutnya (79), kedelapan (02, atau 2) , kedelapan (47), kesembilan (57) dankesepuluh (05, atau 5).

42539 77686 66524 27792 02474 57058 61530 76108 4943627030 88085 84744 32591 57804 54790 24545 73422 23337 50253 66592 66151 18506 04391 35824 35397 32031 67780 54127 25147 79021 54189 43708 08178 82187 72106 53795

Tabel nomor acak

Penggunaan tabel nomor acak


Jika menggunakan tabel nomor acak, cara yang baik adalah melingkari nomor-nomor terpilih, dan mencoret nomor yang dibuang. Cara ini membantu untukmengingat nomor-nomor yang dipilih, dan mencegah penggunaan nomor-nomoryang sama. Gunakanlah selalu nomor-nomor acak yang baru untuk setiap samplingdari suatu survai.

Pemilihan nomor-nomor acak dengan menggunakian komputer

Sementara penggunaan tabel nomor acak merupakan cara yang cepat dansederhana, pekerjaan dapat dilaksanakan bahkan lebih nyaman dengan menggunakankomputer. Tersedia berbagai program komputer yag dapat digunakan memilihnomor-nomor acak, dan salah satunya Epi Info. Untuk menghasilkan nomor-nomoracak dengan menggunakan Epi Info adalah sebagai berikut:

Step 1: Start Epi Info, pilih tabel Epi dari menu program.Step 2: buka (open) Sample menu, pilih Random Number List.Step 3: Masukkan jumlah nomor-nomor acak yang diinginkan (dalam teladan

10).Step 4: Masukkan nilai minimum (biasanya 1).Step 5: Masukkan nilai maksimum. Nilai ini sama dengan jumlah

pengamatan dalam populasi (dalam teladan, 75).Step 6: Atur program untuk memilih baik dengan atau tanpa pemulihan (lihat

’replacement’ dibawah).Step 7: Klik-lah tombol . EpiInfo akan menghasilkan nomor-nomorCalculate

acak dalam wilayah yang diperlukan, dan ditunjukkan dalam layar.Hasil yang ditampilkan dapat dicetak atau disimpan dalam file.

Untuk membuat sampling lebih mudah, terdapat beberapa program komputeryang dikhususkan untuk membuat kerangka sampling, memilih nomor-nomor acak,dan menampilkan nomor-nomor yang dipilih. Dua program serupa tercakup dalamSurvey Toolbox. Pertama, Desa acak, adalah untuk memilih unsur-unsur dalam daftar,seperti desa-desa atau kelompok ternak. Kedua, Ternak acak merupakan situasi yanglebih sulit – memilih ternak yang ada di desa. Keduanya diterangkan lebih lanjutpada bab ini.

Pemulihan (Replacement)Sampling dapat dilaksanakan melalui dua cara, dengan atau tanpa pemulihan.

Sampling dengan pemulihan digambarkan paling baik dengan teladan.

Example: Dikocok setumpukan dari 52 kartu, dan dicabut satu kartu daritumpukan tersebut. Nilai dari kartu tersebut dicatat, kemudian kartutersebut dikembalikan lagi ketumpukan. Tumpukan tersebut tetap terdiridari 52 kartu, kemudian dikocok lagi, dan cabut kartu lain. Nilai dari kartuyang diambil dicatat, dan dikembalikan lagi ketumpukan. Pelaksanaan inidilanjutkan sampai kartu-kartu yang dicabut cukup dibutuhkan.

Epi Info

42539 77686 66524 27792 02474 57058

Sampling dengan pemulihan


2Pada keadaan umum, sampling sistematik akan menghasilkan sampel dengan sifat-sifat yangsangat menyerupai dengan random sampling sederhana. Formula yang sama digunakan untuk randomsampling sederhana dapat digunakan untuk menganalisis hasil-hasil dari random sampling sistematik.Ada bahayanya, jika populasi mempunyai beberapa urutan ragam bersiklus yang dapat didekati denganselang sampling. Sebagai contoh , katakanlah untuk menduga rataan temperatur dalam kandang ayam.Dicatat dengan menggunakan alat pencatatan otomatik yang mencatat tempetaur setiap jam. Diperoleh

Untuk pembedaan dalam contoh ini, sampling tanpa pemulihan dimaksudkansebagai masing-masing kartu yang dicabut, tidak dikembalikan ke tumpukan, dankartu yang tinggal yang dikocok. Perbedaan antara dua teknik adalah bahwakemungkinan untuk memilih unsur yang sama dua kali jika menggunakan samplingdengan pemulihan, tetapi ini tidak mungkin terjadi pada sampling tanpa pemulihan.Pada beberapa rancangan survai, lebih baik untuk menarik sampel dengan pemulihan,dan yang lainnya , lebih baik menarik sampel tanpa pemulihan. Jika suatu populasiyang diamati cukup besar, perbedaan antara dua teknik sampling tersebut tidakpenting.

Jika sampling tanpa pemulihan, penggunaan teknik pengacakan secara fisik(seperti pada dadu) atau tabel nomor acak, harus hati-hati untuk memeriksa nomoryang telah dipilih. Jika terjadi pengulangan nomor yang telah dipilih, buang danganti nomor baru.

Jika menggunakan Survey Toolbox untuk menghasilkan nomor-nomor acak ataumelaksanakan sampling, dapat dengan mudah menginstruksikan komputer sesuaimetode yang digunakan, tergantung rancangan survai. Rancangan survai diterangkandalam bab 7, 8, dan 9 yang menerangkan apakah menggunakan pemulihan atau tanpapemulihan.

Sampling sistematik

Sampling sistematik adalah merupakan teknik alternatif jika unsur-unsur daripopulasi sulit untuk secara individu di identifikasi atau didaftar, tetapi masih dapatdigunakan melalui beberapa cara.

Example: Suatu survai untuk mengamati tingkat parasit usus darisekelompok 600 ekor domba. Jika menginginkan dengan menguji sampelfaecal dari 30 ekor domba untuk menghitung jumlah telur parasit, denganrandom sampling sederhana pertama-tama akan memerlukan identifikasisetiap domba dan ditentukan nomornya dari 1 sampai 600. Jika domba-domba tersebut belum diidentifikasi (seperti dengan nomor telinga), akanmemakan waktu lama atau tidak praktis. Penggunaan sampling sistematik,identifikasi ternak tidak begitu penting. Domba-domba yang ada di lapang,digiring satu persatu, melewati jalur. Dipilih setiap domba yang ke 20yang melewati jalur, sehingga jumlah sampel yang terkumpul sebanyak 30ekor.

Dalam contoh ini, 20 disebut sebagai selang sampling (sampling interval). Inidihitung sebagai N/n, atau ukuran populasi dibagi dengan jumlah sampel yangdiinginkan. Sampling sistematik hanya merupakan bentuk sampling berpeluang jikadomba pertama dipilih secara acak. Dalam teladan, nomor antara 1 sampai 20 dipilihsecara acak, katakanlah 15. Domba ke 15 yang melewati jalur merupakan dombapertama yang dipilih, kemudian diikuti setiap domba ke 20. Jika setiap kali pemilihandomba pertama tanpa adanya unsur kebetulan, teknik tersebut menjadi bentuksampling tidak berpeluang2.

Sampling tanpa pemulihan

Selang sampling


catatan dari 30 hari pengamatan (720 pengukuran). Untuk menyimpan semua data yang dianalisis,digunakan sampel sistematik dari 30 pengukuran (berasal dari pembagian 720/30=24). Dipilih nomoracak antara 1 sampai 24, katakanlah 3, dan catatan pertama yang terpilih adalah catatan ke3. Setelah itudipilih setiap catatan yang ke 24. Rancangan sampling adalah merupakan hasil pemilihan catatan yangdiambil secara pasti pada waktu yang sama setiap hari selama 30 hari. Bila pencatatan padahari pertamadimulai tengah malam, maka setiap catatan mewakili pencatatan jam 02.00 pagi setiap hari. Untungnya,kenyataan pelaksanaan survai peternakan menurut siklus tidak umum dilaksanakan, sehingga jarangmerupakan masalah..

Gambar di bawah melukiskan perbedaan bentuk-bentuk teknik samplingberpeluang dan tidak-berpeluang untuk memilih 5 ekor babi dari suatu kelompok.Pertama, digunakan sampling secara mudah (convenience sampling) untukmengambil babi pertama. Kedua, sampling purposive (purposive sampling) untukmemilih babi yang lebih kecil, yang mudah dikendalikan. Ketiga, digunakan randomsampling, dan terakhir digunakan sampling sistematik dengan selang sampling 4 danternak pertama dipilih secara acak.

Stratifikasi

Sampling berstrata (Stratified sampling) bukan merupakan teknik sampling, namunmerupakan pendekatan yang dapat digunakan untuk beberapa teknik sampling.Seperti halnya dalam pembagian populasi menjadi beberapa bagian, kelompok khusus(atau strata), dan pemilihan sampel dari masing-masing kelompok (stratum). Jikadigunakan random sampling dalam setiap stratum, dikenal dengan random samplingberstrata. Stratifikasi didasarkan pada beberapa sifat populasi. Suatu survaipeternakan ayam dapat di stratifikasi menurut tipe produksinya, ayam pedagingmerupakan satu strata dan ayam petelur merupakan strata lainnya. Survai peternakanbabi dapat menstratifikasi berdasarkan umur, pemecahan populasi menjadi anaksebelum sapih, sapihan, sedang bertumbuh, induk dan pejantan.

Terdapat tiga alasan utama penggunaan stratifikasi. Pertama, dapat digunakanuntuk menghitung estimasi tidak hanya untuk seluruh populasi, tetapi juga untuksetiap kelompok. Pada survai nasional terhadap seroprevalensi, pengelompokanmenurut propinsi dapat melengkapai lebih banyak gambaran yang berguna mengenaidistribusi penyakit. Dalam hal ini, estimasi strata akan kurang tepat daripadaestimasi gabungan, sebab adanya perbedaan ukuran sampel. Alasan kedua untukmenggunakan stratifikasi adalah bahwa sering secara operasional lebih mudahdilaksanakan. Jika stratifikasi dilaksanakan menurut wilayah, survai dapatdilaksanakan pada beberapa tingkat, satu wilayah pada satu waktu, yang mana bebanpekerjaan akan lebih merata. Alasan ketiga adalah karena dengan stratifikasi akandidapatkan hasil yang lebih tepat.

Sampling berstrata

Alasan penggunaan stratifikasi


Example: Suatu survai dilaksanakan untuk mengestimasi prevalensiparasit darah (dari serangga) pada sapi, di negara dengan beberapa zonaiklim yang berbeda - Zona A (panas dan lembab), Zona B (panas dankering), dan Zona C (dingin dan basah). Serangga-serangga vektorpenyakit akan lebih banyak terdapat di daerah panas dan lembab (Zona A)dari pada dua zona lainnya. Suatu survai secara nasional akanmendapatkan sejumlah keragaman prevalensi dari satu daerah ke daerahlainnya. Dalam pelaksanaannya diperlukan stratifikasi menurut wilayahiklim. Pada Zona A, kemungkinan didapatkan keseragaman prevalensiyang tinggi, sementara didapatkan prevalensi yang rendah di dua zonalainnya. Pada setiap survai, keragamannya lebih rendah. Jika hasilpengamatan dari tiga zona digabungkan, keragaman total dari hasilpengamatan juga rendah, jadi ketepatannya lebih besar.

Untuk mendapatkan ketepatan, adalah dengan mendapatkan ternak-ternakdalam tiap stratum sedapat mungkin sama dengan sifat yang diamati, dan untukternak-ternak dalam strata yang berbeda sedapat mungkin berbeda (rendahkeragaman dalam stratum, dan keragaman yang tinggi antar stratum). Sebelumsurvai dilaksanakan mungkin belum cukup diketahui dengan pasti distribusi sifatdalam populasi, tetapi mungkin diketahui bahwa sifat tersebut berhubungan denganbeberapa faktor lainnya (contoh, pewilayahan iklim). Dengan pembuatan stratifikasiseperti dalam faktor ini akan membantu meningkatkan ketepatan hasil suatu survai.


Convenie

nce

Purposi

ve

Random

Syste

mat

ic

Examples ofNon-Probability Sampling

Examples ofProbability Sampling

First five pigs selected Small pigs selectedfor ease

Random numbersused to select pigs

Second pig selectedwith random number,then every fourth pigselected


Sampling berpeluang proporsional terhadap besarnyaukuran sampel

Dalam random sampling sederhana, setiap unit pengamatan dalam populasimempunyai kesempatan atau peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel.Teknik sampling berpeluang lain yang sering berguna adalah sampling berpeluangproporsional terhadap ukuran (probability proportional to size sampling) (PPS). Sebagaipengganti kesempatan untuk semua unit pengamatan menjadi sama, pada samplingPPS, peluang unit pengamatan yang dipilih adalah proporsional terhadap beberapapengamatan dari ukuran unit pengamatan.

Example: Suatu survaidengan menggunakan sampling PPS untuk memilihdesa-desa di propinsi yang mempunyai wilayah luas, didasarkan populasibabi. Populasi adalah jumlah desa yang terdapat di propinsi yang diamatidan unit pengamatan adalah desa. Catatan jumlah total babi dikumpulkandan digunakan sebagai kerangka sampling. Desa-desa dengan populasibabi yang besar mempunyai peluang yang lebih tinggi untuk dipilihdibanding desa-desa dengan populasi babi yang lebih rendah.

Sampling PPS memerlukan informasi yang dapat dipercaya pada ukuran setiapunit pengamatan dalam suatu populasi. Bila tersedia informasi yang diperlukan, PPSdapat digunakan sebagai rancangan survai yang sangat efisien, namun, sulit untukmendapatkan informasi yang diperlukan.

Sampling dengan menggunakan PPS dimungkinkan dengan cara yang samaseperti halnya pada random sampling sederhana, tetapi akan lebih praktis apabilamenggunakan komputer untuk melaksanakannya. Program yang digunakan adalahRandom Village, seperti diuraikan di halaman 50.

Penggunaan program komputer memerlukan kerangka sampling yang tersediadi dalam disk komputer. Jika tidak tersedia, dapat dilaksanakan sampling PPSdengan menggunakan tangan. Prosedur penggunaannya adalah sebagai berikut:

Step 1: Kerangka sampling harus memuat daftar identifikasi semua unit-unitpengamatan dalam populasi, dengan data tentang ukuran masing-masing (biasanya populasi ternak dalam suatu kelompok atau desa).Tambahkan lajur lain dalam daftar ini untuk total kumulatif.

Step 2: Pada lajur yang baru tulis total kumulatif untuk setiap keadaan. Totalkumulatif merupakan ukuran keadaan sekarang, ditambah totalkumulatif dari baris sebelumnya, seperti terlihat di bawah.

Nama Desa(Unit pengamatan)

Populasi Sapi(Ukuran unitpengamatan)

Total kumulatif sapi

Ban Dong 232 232

Ban Hai 89 321

Sisakhet 144 465

Si Meuang 129 594

Total kumulatif

Petunjuk penrikan contoh PPS


Step 3: Baris terakhir dalam lajur total kumulatif mewakili jumlah total ternakdari seluruh wilayah pengamatan. Pada sampling PPS, sebagaipengganti pengambilan nomor acak yang mewakili desa, diambilnomor acak yang mewakili ternak, dan pilih desa yang terdapatternak. Gunakan beberapa teknik yang telah diterangkan, ambilnomor acak antara 1 sampai jumlah total ternak dalam populasi.

Step 4: Cari kebawah dari lajur total kumulatif sampai diperoleh nomorterakhir yang sama atau lebih besar daripada nomor yang dipilihsecara acak. Unit pengamatan terdiri atas nomor dari unsur yangdipilih.

Example: Jika daftar di atas mewakili seluruh populasi yang ada di desa-desa pengamatan, maka jumlah total ternak di empat desa adalah 594. Angka antara 1 sampai 594 dipilih secara acak, katakanlah 256. Pencariankebawah dalam daftar, desa kedua terdapat angka 256, dan desa tersebutdimasukkan sebagai sampel.

Step 5: Lanjutkan sampai didapatkan sejumlah unit pengamatan yang akandiseleksi.

Kerangka sampling

Pada random sampling, setiap unit pengamatan dalam populasi mempunyaikesempatan yang sama untuk dipilih. Dengan teknikseperti diuraikan di atas, hal inidapat diperoleh dengan menggunakan nomor acak, dan mengambil unit-unitpengamatan dari daftar. Ini disebut dengan kerangka sampling, yang terdiri dari setiapunit pengamatan dalam populasi.

Example: Suatu survai dilaksanakan pada peternakan babi untukmengestimasi prevalensi babi terhadap penyakit pernapasan. Peternakmempunyai daftar semua babi induk dan pejantan, masing-masingdiidentifikasi dengan penomoran angka pada nomor telinga, maka daftarini digunakan sebagai kerangka sampling. Duapuluh ekor ternak dipilihdengan menggunakan nomor acak dari kerangka sampling, dan ternak-ternak ini diamati terhadap tanda-tanda penyakit pernapasan.

Jelas bahwa survai ini mempunyai masalah dengan bias pemilihan sampel. Tidakmungkin memperoleh kesimpulan prevalensi yang benar dari peternakan babi yangdisurvai, karena adanya bias pemilihan sampel yang tidak mewakili populasi.Kerangka sampling tidak mencakup babi yang sedang tumbuh, hanya babi dewasa. Seperti diketahui masalah gangguan pernapasan lebih banyak didapatkan pada babiyang sedang bertumbuh dibanding yang dewasa, oleh karenanya akan diperoleh hasilyang salah, meskipun dengan menggunakan random sampling. Hal ini terjadi karenakerangka samplingnya kurang lengkap, dan tidak mencakup setiap ternak yang ada.

Permasalahan lain dapat terjadi jika daftar kerangka sampling terdiri dari unit-unit pengamatan yang sama lebih dari sekali. Pada kerangka sampling desa, jika satudesa didaftar dua kali, maka mempunyai dua kali kesempatan tetapi dipilih sebagaidesa lain. Permasalahan lain yang dapat terjadi adalah masalah identifikasi unsur-unsur dari daftar. Kadang-kadang dua ekor ternak dengan nomor telinga yang sama,atau dua desa dengan nama yang sama. Kerangka sampling yang ideal yakni:

Kerangka sampling


• mencakup setiap unit pengamatandalam populasi (tanpa penghilangan);• mencakup setiap unit pengamatan hanya sekali (tanpa duplikasi); dan• identifikasi hal-hal yang unik pada setiap unit pengamatan.

Kerangka sampling juga mencakup informasi lain guna membantu rancangansampling yang lebih kompleks. Satu contoh adalah kerangka sampling yang memuatdaftar desa-desa yang ada di suatu wilayah, tetapi juga mencakup informasi populasiternak dari desa yang bersangkutan (ukuran desa). Informasi tambahan dapatdigunakan untuk peluang sampling dengan ukuran yang sepadan (PPS) sepertidiuraikan sebelumnya pada halaman 48.

Kerangka sampling yang cukup lengkap mungkin tersedia. Saat men-survaidesa-desa yang diamati, kantor statistik, kantor pemerintah terkait lainnya yangumumnya mempunyai daftar desa, sering dalam komputer dengan nomor identifikasiyang unik. Daftar-daftar ini sangat berguna sebagai kerangka sampling. Kantorstatistik atau kantor pertanian mempunyai informasi populasi ternak, tetapi agarberguna, data yang tersedia haruslah data saat sekarang, dan mempunyai datapopulasi masing-masing desa daripada ringkasan gambaran populasi per kabupatenatau propinsi.

Kerangka sampling untuk peternakan kemungkinan sulit didapatkan. Catatanjumlah peternak komersial, atau perusahaan pemasok peternakan (seperti pemasokpakan ternak), mungkin dapat memberikan informasi, namun perlu ditelitikelengkapan informasinya.

Beberapa kerangka sampling sering kurang lengkap, seperti hilangnya beberapaanggota populasi, atau lainnya tidak teridentifikasi secara lengkap. Hanya karenakerangka sampling tidak lengkap, tidak berarti tidak dapat digunakan. Hal inihanyalah masalah penentuan bagaimana baiknya kerangka sampling yang tersedia,dan apakah permasalahan yang ada mempengaruhi hasil survai. Sebagai contoh, jikakerangka sampling terdapat 20 % data populasi yang hilang, mungkin lebih baikmencoba mendapatkan kerangka sampling yang lebih baik. Akan tetapi bilamanatidak ada pola yang menunjukkan hilangnya data angota, hasil-hasil survai dengankerangka sampling mungkin masih memadai. Disisi lain, jika terdapat sebagian kecildata kerangka sampling yang hilang (katakanlah 5 % atau 10 %), tetapi ada pola yangjelas (sebagai contoh semua peternak besar tidak tercatat), maka ada bahaya nyatabahwa hasilnya akan bias.

Pada beberapa kasus, tidak tersedia kerangka sampling. Untuk melaksanakansurvai dengan menggunakan random sampling, maka beberapa hal perludiperhatikan:

• buat kerangka sampling yang baru, dengan mengidentifikasi semua unitpengamatan dalam populasi dan buat daftarnya;

• gunakan strategi sampling yang merupakan tipe kerangka sampling yangberbeda yang lebih mudah untuk didapatkan (seperti sampling dua-tahap,diterangkan pada hal. 64); atau

• gunakan teknik khusus untuk random sampling tanpa kerangka samplingkhusus (sampling koordinat geografis secara random, diterangkan pada hal. 65).

Pemilihan sampel dari kerangka samplingJika tersedia atau sengaja dibuat kerangka sampling yang lengkap untuk suatu

survai, metode pemilihan unsur-unsur kerangka sampling menjadi sangat sederhana,dan telah diterangkan di atas pada bagian teknik random sampling (halaman 40).

Kerangka penarikan yang baik

Sumber kemungkinanpenggunaan kerangka

sampling

Kerangka sampling untukpeternakan

Jika tidak ada kerangkasampling


Tabel nomor acak atau komputer dapat digunakan untuk mendapatkan nomor-nomoracak, dan ini digunakan untuk mengidentifikasi anggota-anggota dari populasi.

Jika kerangka sampling tersedia dalam komputer, pekerjaan akan lebih cepat danlebih mudah, yakni dengan menggunakan program khusus.

Toolbox Survai mencakup satu program, Random Village, untuk melaksanakanpekerjaan ini. Suatu program, seperti ditunjukkan dibawah, dirancang untuk memilihdesa-desa secara acak dari daftar komputerisasi, namun dapat pula digunakan untuk

memilih hal lainnya (peternak, wilayah, kabupatenh, ternak, toko pakan ternak)sepanjang tersedia daftar kerangka sampling terkomputerisasi dari semua anggotapopulasi. Bab 6 menyajikan informasi lebih lanjut tentang daftar komputerisasi(database) dan informasi penggunaan komputer.

Persyaratan

Untuk menggunakan dokumen database yang mencakup kerangka samplinguntuk pemilihan secara random, dokumen harus dalam format dBASE, Paradox, atauASCII. File dapat berisi beberapa kategori informasi (field), tetapi paling tidak untuksetiap unsur harus berisi satu field dengan identifikasi unik (nama atau nomor ID). Sebagai pilihan, dapat juga mencakup:

• field digunakan untuk stratifikasi (sebagai contoh, kecamatan untuk kerangkasampling desa, atau jenis perusahaan untuk kerangka sampling usahapeternakan), juga sebagai nama atau nomor.

• ukuran field digunakan untuk sampling kemungkinan proporsional terhadap


ukuran (PPS). Field ini harus merupakan angka mutlak (bilangan bulat).

Jika kerangka sampling dibuat sendiri, penanganan data dapat dilakukanmenggunakan Epi info. Pembuatan tabel baru dengan menggunakan Epi info terterapada halaman 130. Untuk membuat tabel diperlukan tampilan data dengan kode field.Teladan tampilan untuk membuat kerangka sampling tertera dalam halaman berikut

Demonstration Data Entry Form

Village Sampling Frame

Village ID: ########

Village Name: ____________________

District ID: ##### (Stratification field, if used)

Population: ##### (Size field for PPS sampling)

Pemilihan desa-desa

Untuk memulai program Random Village, gunakan menu program Windows untuk melihat daftar program, pilih Survey Toolbox, dan pilih Random Village.Start

Sebagai alternatif, dapat pula menggunakan menu utama Survey Toolbox.Jika program berjalan, pilih desa-desa acak melalui tahap berikut:

Step 1: Klik tombol untuk membuka database yang memuat kerangkaOpen

sampling. Ini akan membuka ‘Open File dialog’ dimana kita dapatmerubah ‘direktori’ atau ‘drive’ untuk mendapatkan dokumen yangdiinginkan. Pilih dokumen yang diinginkan, dan klik tombol .Open

Step 2: Pertama, tentukan jumlah unsur-unsur yang akan dipilih (ukuransampel). Masukkan jumlah ukuran sampel pada ‘Select box’, ataugunakan tanda panah ke atas atau ke bawah untuk mengganti angka(jumlah) ukuran sampel. Bagian II menerangkan cara kerjapenggunaan ukuran sampel yang dipilih.

Step 3: Pilih bentuk sampling. Jika menggunakan random samplingsederhana, tidak perlu merubahnya. Jika digunakan PPS (probabilitasproporsional dengan ukuran, lihat hal. 48), pilih ‘ProbabilityProportional to Size’ dari kotak ‘Sampling Type’. Kemudian tentukankategori informasi (field) mana yang menunjukkan ukuran masing-masing unsur. Klik tanda panah kotak ‘Size field’yang tepat, dan pilihsesuai ukuran informasi yang diperoleh (misal, populasi ternak didesa).

Step 4: Tentukan apakah menggunakan pemulihan (replacement) atau tidak(lihat hal. 44). Pilih dengan pemulihan atau tidak pada kotak‘Replacement’, tergantung rancangan survai. Biasanya tidak perlumerubahnya (biarkan seperti pada ‘Replacement’).

Step 5: Tentukan apakah akan menggunakan stratifikasi. Stratifikasidijelaskan di hal. 45. Jika diinginkan sampling dengan stratifikasi, klik

Epi Info

Penggunaan database yangada atau tabel sebagai

kerangka sampling


kotak ‘check’, dan pilih kategori yang memberi informasi mengenaistratifikasi.

Step 6: Tentukan informasi apa yang harus ditayangkan komputer. Daftarsemua kategori informasi yang ada dalam database ditampilkandisebelah kanan pada ‘Identification Fields’. Pilih kategori yangmencakup identifikasi khusus. Dengan tetap menekan tombol ‘Shift’,tekan (klik) dengan mouse, dapat dipilih kisaran kategori, sertadengan menekan tombol ‘Control’ dan mouse dapat memilih beberapakategori. Semua kategori yang dipilih dicatat sebagai unsur-unsuracak, jadi pilih semua kategori yang dapat membantu mengidentifikasiunsur yang diperlukan.

Step 7: Terakhir, anda dapat memilih sebagian dari daftar yang ada dalam file. Sebagai contoh, jika file berisi daftar semua desa di suatu negara,tetapi yang diinginkan untuk pelaksanaan survai hanya di satupropinsi, maka dapat menginstruksikan program hanya bekerja padadesa-desa di propinsi yang dimaksud. Pertama klik ‘Sample’ dari‘Subgroup checkbox’. Kemudian, pada ‘Group Field’ pilih kategoriyang memuat pengelompokan informasi. Dalam contoh ini, pilihkategori informasi dengan identifikasi propinsi . Selanjutnya pilihhubungan yang ada. Anda dapat menentukan kelompok sebab semuaunsur-unsur yang sama, lebih besar, atau lebih kecil dari nilai yangditentukan. Dalam teladan ini, kita pilih kategori sama seperti (‘isequal to’) dari daftar yang ada. Terakhir, masukkan nilai pada ‘GroupIdentifier’. Pada teladan ini, pilih nama propinsi atau nomor dari daftaryang menunjukkan propinsi yang diinginkan. Teladan lain, jikadiinginkan pelaksanaan survai desa yang memiliki ternak sapi, makatentukan ‘Cattle’ sebagai ‘Group Field’, “lebih besar dari” sebagaifaktor yang berhubungan, dan ketik “0" sebagai ‘Group Identifier’.Hanya desa-desa yang ada sapinya yang akan dimasukkan sebagaisampel.

Step 8: Setelah dibuat semua informasi yang diperlukan, klik tombol ,Select

agar komputer memilih unsur-unsur acak. Kemudian akanditampilkan daftar semua unsur yang dipilih. Selanjutnya klik tombol

untuk mencetak informasi, atau tekan tombol untukPrint Save

menulis informasi dalam bentuk dokumen ASCII atau dalam bentukdatabase baru.


Terdapat beberapa pilihan dalam program. Daripada membuka database yangtelah ada, dapat pula dengan menekan tombol untuk membuat dokumenNew

database baru sebagai kerangka sampling. Kemudian anda harus masukkan informasiyang diperlukan sebelum anda dapat memilih unsur-unsur acak.

Jika mempunyai database dengan kerangka sampling tetapi terdapat beberapakesalahan didalamnya, untuk memperbaikinya maka tekan tombol . PerubahanEdit

informasi dapat dilakukan, dan setelah itu kembali ke menu utama untuk memilihunsur-unsur acak.

Setelah dipilih unsur-unsur acaknya, terdapat dua tombol pada daftar: danFont

. Tombol berguna untuk memilih karakter huruf yangSelect Another Font

ditampilkan dalam daftar. Ini berguna jika database mempunyai nama-nama desayang ditulis dalam huruf asing.

Untuk menggunakan tombol , klik salah satu unsur-unsurSelect Another

yang terpilih secara acak yang terdapat dalam daftar, dan klik tombol ‘Select Another’.Maka, unsur yang dipilih tersebut akan dihapus dan secara acak akan memlih unsuryang baru.

Awas: ‘Select Another’ hanya digunakan bila benar-benar penting. Penggunaantombol ini jika apabila tidak mungkin melaksanakan survai pada unsur tersebut. Padasurvai di desa, desa tersebut kemungkinan tidak dapat dijangkau atau transportasinyamembahayakan. Permasalahan penggunaan tombol ini adalah bahwa sampel tidaktidak berada dalam kondisi random lagi, karena setiap desa tidak mempunyaikesempatan yang sama untuk dipilih. Penggunaan tombol ‘Select Another’ untukmemilih unsur-unsur baru hanya karena adanya faktor kesulitan yang kemungkinandapat menyebabkan hasilnya tidak benar.

Mengganti unsur-unsur yangdiseleksi

Memasukkan data untukkerangka sampling yang baru


Memilih ternak dari populasi di desaPermasalahan umum yang dihadapi dalam survai penyakit ternak di negara-

negara sedang berkembang adalah dalam menentukan bagaimana memilih sampelternak secara acak yang ada di desa. Di berbagai negara, sistem usahaternak skala kecildi pedesaan merupakan bagian penting dalam industri peternakan. Satu desaumumnya terdapat banyak peternak yang masing-masing menguasai ternak yangberagam jumlahnya. Karena pemeliharaannya masih tradisional (diumbar, diangon),seringkali ternak-ternak tersebut mudah saling berhubungan. Akibat mudahnyakontak antar ternak dari berbagai pemilik, menyebabkan mudahnya terjadipenyebaran penyakit menular di seluruh desa. Dari titik pandang survai penyakit,semua ternak di desa tersebut dapat dianggap sebagai satu kelompok, walaupunternak-ternak tersebut dimiliki berbagai peternak. Semua ternak umumnyamenampakkan penyakit yang sama, dan dipelihara dengan tatalaksana yang serupa.

Jika melakukan survai penyakit ternak terhadap ternak-ternakyang dipeliharapeternak di pedesaan, akan lebih bijaksana apabila memperlakukan ternak tersebutsebagai kelompok tunggal, dan menggunakan random sampling sederhana terhadappopulasi ternak yang ada di desa tersebut. Pelaksanaannya sulit, karena ternaktersebut dimiliki banyak peternak dan biasanya tidak tersedia kerangka sampling.Walaupun tersedia catatan populasinya, namun umumnya pencatatannya dilakukansetahun sekali, dan bahkan sudah kedaluwarsa. Selain itu, ternak-ternak tersebutjarang diidentifikasi secara individu (seperti dengan pemberian nomor telinga).

Untuk memecahkan masalah ini, di bawah diterangkan teknik praktis pemilihanindividu ternak di pedesaan secara acak. Untuk menggambarkan teknik samplingakan dilengkapi dengan contoh:

Example: Suatu survai dilaksanakan di desa untuk mengamati efektifitasprogram vaksinasi haemorrhagic septicaemia. Tujuannya adalah untukestimasi prevalensi sapi dan kerbau yang ada di desa dengan menggunakanantibodi yang melawan haemorrhagic septicaemia. Kedua spesies tersebutrentan terhadap haemorrhagic septicaemia, dan sangat mudah berhubungan,semua sapi dan kerbau diperlakukan sebagai satu kelompok. Di desapengamatan terdapat 48 peternak yang memelihara sapi dan kerbau.Terdapat 48 ekor kerbau dan 125 ekor sapi sehingga total sapi dan kerbausebanyak 174 ekor, dan diperlukan 20 ekor ternak secara random sampling.

Membuat kerangka sampling

Tugas pertama adalah membuat kerangka sampling, membuat daftar danmengidentifikasi keunikan setiap ternak yang ada di desa pengamatan. Jarang satuorang tahu dengan pasti berapa jumlah ternak yang dimiliki setiap peternak dari 48peternak yang ada, dan informasi yang ada kebanyakan sudah kedaluwarsa. Salahsatu cara adalah dengan menanyakan ke peternak-peternak, atau menghitunglangsung jumlah ternak (melakukan pencacahan ternak). Pelaksanaan pencacahanmenghabiskan waktu dan mudah terlewat, namun mungkin merupakan cara terbaikpada beberapa situasi. Pendekatan lain yang kadang-kadang berguna adalah denganmelaksanakan wawancara terhadap seluruh peternak dan menanyakan berapa jumlahternak yang dipunyai. Pelaksanaan wawancara dengan seluruh peternak memerlukanbeberapa cara, dan butuh waktu beberapa jam untuk melengkapinya, namun hal inimasih memungkinkan, serta merupakan cara yang efisien untuk mendapatkaninformasi guna pembuatan kerangka sampling.

Wawancara di desa


Wawancara juga sangat berguna untuk mengumpulkan informasi lain yangberbeda-beda bentuknya. Hal ini akan diuraikan pada bab 5, bersama denganpetunjuk pelaksanaan wawancara. Pengumpulan informasi untuk pembuatankerangka sampling juga diuraikan disana (lihat hal. 115), jadi pembahasan umum akandiberikan disini.

Penting diupayakan untuk mendatangkan sebanyak mungkin peternak untukhadir dalam pertemuan, yang akan memudahkan membuat kerangka sampling yanglengkap. Setelah menerangkan tujuan pelaksanaan survai, peternak menjawab apayang ditanyakan dalam pertemuan tersebut, nama peternak dan jumlah ternak yangdimilikinya. Kemudian informasi ini dicatat dalam lajur seperti tertera dibawah (copylengkap sampel data rekording tertera dalam Appendix D)

Nº Nama Sapi Kerbau Total Total kum. Dipilih

1 Lung Noi 5 - 5

2 Tu Nyai 2 3 5

3 Silipak - 4 4

4 Khamphone 8 2 10

Jika telah terkumpul data dari masing peternak yang hadir, kumpulkan pulainformasi peternak yang tidak hadir. Sekelompok pelaksana survai menanyakanuntuk mengidentifikasi peternak yang hadir dan memperkirakan jumlah ternak yangdimiliki. Pada tahap ini pewawancara harus gigih menanyakan dan membantudengan tepat supaya peternak tidak berprasangka lain-lain. Pengalamanmenunjukkan bahwa beberapa wawancara selalu dapat membuat daftar populasi darihampir seluruh ternak yang ada di desa pengamatan.

Pemilihan “jumlah” ternak

Daftar yang dikumpulkan melalui wawancara dapat digunakan sebagai kerangkasampling, namun berbeda dengan kerangka sampling yang dibahas sebelumnya. Jikasampling ternak dengan random sampling, kerangka samplingnya adalah seluruhpopulasi ternak yang ada, dengan nomor identikasi. Dalam hal ini, daftar yangdimaksud adalah semua pemilik ternak (diidentifikasi dengan nama dan nomor baris),dengan jumlah ternak yang dimiliki. Daftar ini dapat digunakan sebagai kerangkasampling ternak (daripada kerangka sampling peternak) sebab diperoleh juga datapopulasi ternaknya (meskipun ternak tersebut belum diidentifikasi secara individu -pemecahan masalah diterangkan lebih lanjut).

Daftar tersebut sekarang dapat digunakanuntuk pemilihan ternak secara acak. Terdapat duacara pengerjaan: menggunakan tabel nomor acak,atau menggunakan komputer yang akan lebihmudah dan cepat, tetapi memerlukan komputer“Notebook” supaya dapat digunakan di desaselama pelaksanaan survai. Namun bila tidak

Pemilihan ternak secara acak


memungkinkan, dapat dilaksanakan secara manual dengan menggunakan tabelnomor acak seperti diterangkan sebelumya.

Tabel nomor acak

Teknik pemilihan ternak secara acak sedikit berbeda dengan uraian sebelumnya(hal. 41) sebab kerangka samplingnya berbeda. Pemilihan ternak ini serupa denganteknik yang digunakan untuk sampling dengan probabilitas proporsional denganukuran jumlah (hal. 48). Untuk mendapatkan ternak sampel, lakukan prosedurberikut:

Step 1: Dari daftar catatan rekording, hitung jumlah total kumulatif ternakdan tulis dalam lajur ‘Total kum.’. Total kumulatif adalah jumlah totalternak yang dimiliki seluruh peternak di desa pengamatan.

Example: Total kumulatif peternak nomor 1 adalah tetap 5, Total kumulatifpeternak nomor 2 adalah jumlah ternak yang dimiliki peternak nomor 2 (5)ditambah dengan total kumulatif sebelumnya (5), jadi sama dengan 10.Total kumulatif peternak nomor 3 adalah 4 ditambah total kumulatifsebelumnya (10), atau 14. Kemudian lanjutkan sampai peternak terakhir. Nomor terakhir adalah sama dengan jumlah total ternak di desapengamatan.

Nº NamaPeternak

Sapi Kerbau Total TotalKum.

NomorAcak

TernakDipilih

1 Lung Noi 5 - 5 5

2 Tu Nyai 2 3 5 10

3 Silipak - 4 4 14

4 Khamphone 8 2 10 24

Jumlah dalam kolom total kumulatif mewakili nomor ID untuk setiap ternakyang ada di desa. Peternak Nº 1 mempunyai ternak nomor ID 1 to 5. Peternak Nº 2mempunyai ternak dengan nomor ID 6 to 10, dan selanjutnya. Nomor ID baru inidigunakan untuk random sampling.

Nº 1 (Lung Noi) Nº 2 (Tu Nyai) Nº 3 (Silipak) Nº 4 (Khampone)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Step 2: Dengan menggunakan tabel nomor acak ambil nomor pertama acak(lihat hal. 42 untuk petunjuk penggunaan tabel nomor acak gunamemilih nomor acak). Nomor acak adalah nomor antara 1 sampaijumlah ternak yang ada di desa, yang ditunjukkan dalam lajur total


kumulatif. Nomor ini mewakili ternak yang akan dipilih. Cari namapeternak dalam daftar.

Example: Dalam contoh ini, diambil nomor antara 1 sampai 174 (jumlahtotal sapi dan kerbau). Jika diambil nomor 12, kita perlu mengidentifikasisiapa pemilik ternak nomor 12. Cari ke bawah dari lajur total kumulatifterhadap nomor pertama yang lebih besar dari 12, yakni 14, yang dipunyaipeternak Nº 3. Maka peternak Nº 3 adalah pemilik ternak nomor 12.

Step 3: Sekarang kita mempunyai pemilik yang telah diidentifikasi, kitamemerlukan cara untuk mengidentifikasi individu-individu ternak.Kita perlu menentukan ternak mana menurut urutan adalah ternakyang dipilih.

Example: Kita telah mendapatkan ternak terpilih nomor 12 yang dimilikioleh peternak Nº 3. Peternak Nº 3 mempunyai 4 ekor ternak, dan kita perlumenentukan ternak yang mana yang diinginkan. Ternak-ternak yangdimiliki peternak Nº 3 dinomori 11, 12, 13, and 14 jika kita memangmempunyai daftar individu ternak. Jika diinginkan ternak nomor 12, iniadalah ternak kedua yang dimiliki peternak Nº 3. Cara cepat untukmenghitungnya adalah dengan mengurangkan nomor acak terpilih dengantotal kumulatif dari peternak sebelumnya. Dalam teladan ini, kita akanmengambil 10 (total kumulatif untuk peternak Nº 2) dengan 12 (nomoracak) = 2. Ini dimaksudkan bahwa kita menginginkan ternak kedua yangdimiliki peternak Nº 3.

Step 4: Catat nomor ternak berikut peternak dalam lajur Dipilih. Kemudianulangi langkah 2 dan 3, pilih nomor-nomor acak dari tabel nomor acakdan tentukan ternak dengan cara yang sama. Lanjutkan sampaitercukupi ternak terpilih. Jika ternak yang sama terpilih dua kali, gantinomor acak tersebut dan ambil lagi satu nomor yang lain. Keadaan inidapat terjadi karena waktu kita memilih ternak selalu menggunakansampling tanpa pemulihan. Kemungkinan terjadi pemilihan beberapaternak yang dimiliki peternak yang sama.

Example: Pilih tiga nomor acak lagi yakni: 17, 3 dan 20. Ternak-ternak yangtelah dipilih dan direkord tertera dalam daftar berikut. Periksa sendiribagaimana pengerjaannya.

Nº NamaPeternak

Sapi Kerbau Total Totalkum.

Nomor Acak

TernakDipilih

1 Lung Noi 5 - 5 5 3 3

2 Tu Nyai 2 3 5 10

3 Silipak - 4 4 14 12 2

4 Khamphone 8 2 10 24 17, 20 3, 6


Program komputer

Prosedur yang sama secara otomatik dapat dikerjakan dengan menggunakanprogram ‘Survey Toolbox’yang disertakan dalam buku ini. Program ini disebutRandom Animal dan dapat dioperasikan dengan menggunakan menu Windows ,Start

pilih Programs, kemudian Survey Toolbox, dan Random Animal.

Step 1: Kumpulkan informasi jumlah ternak yang dipelihara masing-masingpeternak di wilayah pengamatan, dan catat data tersebut dalam daftarrekording. (Tidak perlu menghitung total kumulatif).

Step 2: Klik lajur ‘Animals’ dari kotak yang terletak pada layar sebelah kiri,dan ketik jumlah ternak yang dimiliki peternak nomor 1. Tekan tombol

atau panah kebawah untuk menuju baris berikutnya. NomorEnter

peternak secara otomatis dicantumkan.Step 3: Selanjutnya masukkan jumlah ternak yang dimiliki masing-masing

peternak, tekan panah ke bawah untuk menuju baris berikut. Pastikannomor peternak yang tampak di layar dengan nomor yang ada didaftar, yang nantinya digunakan untuk mengidentifikasi peternak.

Step 4: Jika terjadi kesalahan, dapat dilakukan perbaikan. Tombol yangterletak pada bagian bawah layar dapat digunakan untuk menambahatau menghapus catatan, atau menggerakkan daftar ke atas atau kebawah.

Step 5: Jika semua peternak telah dimasukkan, klik tombol ‘Select’ yang akanmenunjukkan apakah akan memilih jumlah ternak yang pasti atauproporsi dari populasi ternak di desa. Hal ini tergantung padarancangan survai yang dilaksanakan (lihat bab7).

Step 6: Masukkan jumlah ternak atau persen populasi ternak di desa yangakan dipilih dalam kotak ‘Number to Select’. Anda dapat menuliskan


angka atau dengan menekan panah ke atas atau kebawah untukmerubahnya.

Step 7: Klik tombol untuk memilih ternak secara acak.Select

Step 8: Hasil berupa daftar semua ternak dan nomor peternak yangdiperlukan sebagai sampel tertayang dalam window. Daftar tersebutdapat dicetak atau disimpan dalam disket dengan menekan tombol

atau .Print Save

Step 9: Gunakan tombol untuk mengganti ternak terpilih dariSelect Another

daftar yang dihasilkan.

Awas: Tombol ini hanya digunakan jika betul-betul diperlukan. Anda dapat memilihternak lain jika ternak terpilih tidak dapat ditangkap. Walaupun demikian, harus tetapdiupayakan untuk tetap mendapatkan semua ternak-ternak yang telah dipilih dalamdaftar dan gunakan tombol “Select Another” sejarang mungkin. Jika dipilih ternakpengganti, contoh yang didapat bukan merupakan ternak acak, dan hasilnya mungkinbias.


Identifikasi ternak-ternak terpilihTanpa memperhatikan metode yang digunakan memilih ternak secara acak,

hasilnya adalah satu daftar peternak dan nomor ternak tertera sebagai berikut:

Peternak 1 Jumlah ternak 3Peternak 3 Jumlah ternak 2Peternak 4 Jumlah ternak 3, 6Peternak 8 Jumlah ternak 7Peternak 11 Jumlah ternak 2, 9, 16Peternak 22 Jumlah ternak 2

Pendekatan untuk identifikasi individu ternak-ternak yang digunakan sebagaisampel berdasarkan pada nomordiatas adalah sebagai berikut:

Step 1: Identifikasi pemilik ternak terpilih. Jika pemilihan dilaksanakan secaramanual dengan menggunakan tabel nomor acak, nama peternak jugaperlu ditulis dalam daftar. Jika pemilihan dilaksanakan denganmenggunakan komputer, anda perlu merekam ulang informasikedalam daftar, dengan menggunakan nomor peternak untukmengidentifikasi pemilik ternak yang benar.

Step 2: Pemilihan acak dapat dilaksanakan selama wawancara. Setelahwawancara selesai, mintalah ijin kepada seluruh peternak terpilihuntuk melaksanakan pengujian atau mengumpulkan specimen dariternak-ternak yang dimilikinya. Ceritakan kepada peternak-peternakterpilih bahwa semua ternaknya akan diamati, walaupun mungkinhanya satu atau dua ekor yang diperlukan untuk pengujian.

Step 3: Untuk setiap peternak, kunjungi dimana ternak terpilih tersebutdipelihara. Pertama-tama amati ternak-ternak tersebut tanpamengganggunya.

Step 4: Tanyakan ke peternak untuk menghitung dengan keras seluruh ternakyang diamati. Dengan cara ini, peternak memberikan nomoridentifikasi sementara terhadap masing-masing ternak yangdimilikinya. Periksa dalam daftar ternak atau ternak-ternak manayang diperlukan, dan catat yang mana yang diberikan menurut nomoryang dibuat.


Example: Dengan menggunakan daftar yang nampak di atas, untukpeternak nomor 4, nomor ternak digunakan adalah nomor 3 dan 6. Denganmengunjungi tempat dimana ternak tersebut dipelihara, ternyata ada 8 ekorsapi dan 2 ekor kerbau. Peternak mulai menghitung dengan keras, dimulaidari ternak kerbau sebagai 1 dan 2, baru kemudian ternak sapinya. Sapipertama yang dihitung adalah nomor 3, yang merupakan ternak yangdiperlukan. Pada penghitungan selanjutnya, sapi lain diberi nomor 6, yangjuga diperlukan. Setelah peternak selesai menghitung, diminta untukmenangkap dua ekor sapi nomor 3 dan 6 untuk pengujian ataupengumpulan specimen.

Step 5: Proses ini diulang pada setiap peternak terpilih sampai seluruh ternakselesai diuji.

Teknik dapat digunakan pada berbagai situasi, mungkin dengan beberapamodifikasi yang diperlukan. Pada pertama pelaksanaan kelihatannya agakmerepotkan, namun dengan perencanaan yang baik, dan komunikasi yang baikdengan peternak akan mudah pelaksanaannya. Beberapa hal memerlukan perhatiankhusus.

• Perlu diterangkan kepada peternak bahwa tim survai memerlukan untukmengamati ternak-ternak sebelum ditangkap. Hal ini untuk menghindarimasalah dengan pilihan peternak dan menangkap ternak-ternak sebelum timsurvai datang, yang dapat menyebabkan sampling menjadi tidak benar.

• Setiap orang dapat menghitung ternak-ternak untuk memberi nomor, termasukanggota tim survai , tetapi yang sangat penting bahwa orang yang menghitungtidak mengetahui nomor yang mana yang digunakan sebagai sampel. Jika mereka tahumereka dapat (sengaja atau tidak) memilih ternak-ternak yang mudahdikendalikan.


• Kadang-kadang peternak memelihara ternaknya dalam kelompok terpisah, tidakdalam satu kelompok. Sebelum mengunjungi ternak-ternak tersebut, tanyakanke peternak berapa banyak ternak pada masing-masing kelompok. Kelompok-kelompok tersebut dibuat kisaran nomor untuk membantu menentukankelompok mana yang dikunjungi.

Example: Anggota tim survai bercerita ke peternak sapi sebelum merekamengunjungi ternaknya. Dia berkata bahwa diperlukan 24 ekor sapi yangterdiri dari tiga kelompok. Kelompok pertama 7 ekor sapi didapatkandengan cara singkat di desa. Kelompok ini diberi nomor 1 sampai 7.Kelompok kedua 12 ekor yang didapatkan di rumah peternak di desa.Ternak tersebut diberi nomor 8 sampai 19. Ternak lain diperoleh di rumahkakaknya. Ternak tersebut diberi nomor 20 sampai 24. Jika diperlukanternak nomor 14, mereka hanya mengunjungi (dirumah peternak) kelompokternak terpilih. Ini dihitung, dimulai dari nomor 8. Jika menggunakansistem ini, adalah penting bahwa seseorang yang diberi nomor-nomor dikelompok tersebut tidak mengetahui ternak yang mana yang dipilih..

• Kadang-kadang beberapa ternak tidak dapat diamati atau di kumpulkanspecimennya. Hal ini dapat disebabkan ternak tidak dapat ditangkap, peralatanpengendali rusak atau hilang, ternak terlalu jauh dijangkau dari desa, atauternaknya liar dan berbahaya untuk dikendalikan. Dalam situasi tersebut,digunakan ternak lain sebagai pengganti. Jika mengganti ternak sampel, ternakpengganti tersebut bukanlah ternak hasil acak, sebab peluang ternak penggantidalam sampel tidak ada. Keadaan ini sedapat mungkin dihindari. Namun untukalasan praktis diperlukan penggantian ternak. Jika memilih ternak baru,gunakan prosedur yang sama seperti diterangkan di atas, yakni menggunakantabel nomor acak atau menggunakan komputer. Lebih baik untuk tidak asalmengambil ternak pengganti dari peternak yang sama.


Do you have a notebook computer available in the village?

2) Select animals

Sampling Animals in the Village

Does a good list of village livestock and owners already exist?

Yes No

Is it possible to organise a village meeting for livestock owners?

No Yes

Organise a village livestock owners meeting.

Ask each owner their name, and how many animals they have.

Ask about other owners who are not at the meeting.

Carry out door-to-doorlivestock census, or ask

key villagers

Calculate cumulative total animals for each livestock owner

Calculate the total number of animals (last cumulative total)

Select a random number from a random number tablebetween 1 and the total number of animals in the village

Search down the cumulative totals for the first owner witha total equal to or greater than the random number.

This is the selected livestock owner

Subtract the previous owners' cumulative total from the random number.This is the number of the animal to select.

No Yes

Use Random Animal program

Identify selected animals by getting the farmerto count his animals

1) Build sampling frame

Page 58


Sampling dua tahap

Jika pemilihan sampel menggunakan random sampling sederhana, pertamasemua ternak perlu identifikasi dan didaftar untuk kerangka sampling. Pada samplingsistematik, dibutuhkan ‘daftar kecurigaan’ pada beberapa urutan sampling. Jika survaidilakukan terhadap populasi yang sangat besar (seperti survai nasional) samplingdengan menggunakan acak sederhana dan sampling sistematik menjadi tidak praktis.Sebagai contoh, tidak mungkin untuk membuat daftar setiap ekor ayam di suatunegara dengan jumlah total populasi 40 juta ekor ayam.

Sampling dua tahap(two-stage sampling) dapat digunakan untuk mengatasi masalahtersebut dengan mengumpulkan ternak menjadi kelompok-kelompok yang mudahdiamati. Sementara tidak mungkin mendaftar semua ayam, akan lebih mudah bilamendaftar semua peternakan ayam yang ada di negara tersebut (misal dari statistikpeternakan). Pada sampling dua tahap, pertama dipilih berdasarkan kelompok ternak(seperti jumlah peternakan ayam) dan kemudian ayam-ayam dipilih dari kelompok-kelompok terpilih. Tahap pertama, populasi adalah semua peternakan ayam yang adadi negara tersebut dan unit pengamatan adalah peternakan ayam. Tahap kedua,populasi adalah ayam-ayam pada masing-masing peternakan terpilih, dan unitpengamatan adalah ayam. Pada masing-masing tahap dari sampling dua tahap,sampel dipilih dengan menggunakan random sampling. Stratifikasi dapat jugadigunakan, biasanya pada tahap pertama (sebagai teladan, stratifikasi peternakanayam menurut tipe produksi, skala pemilikan atau lokasi).

Survai yang menggunakan sampling dua tahap mempunyai dua keuntunganyang berbeda: perencanaan lebih mudah, tidak memerlukan daftar lengkap semuaternak yang diamati di suatu wilayah, hanya daftar unit-unit tahap pertama, dan lebihpraktis untuk tim kerja lapang, lebih sedikit lokasi yang dikunjungi. Kekurangannyaadalah bahwa hasilnya mungkin tidak tepat seperti bila menggunakan randomsampling sederhana, dan formula analisis data dapat menjadi sangat komplek.

Example: Suatu survai direncanakan untuk mengkaji dampak cholera babiterhadap peternak (babi) kecil. Populasi yang diinginkan adalah semua babidi pedesaan di seluruh negara yang populasinya 5,5 juta ekor. Hal ini tidakmungkin untuk membuat daftar kerangka sampling secara teliti dariseluruh populasi babi. Berdasarkan data statistik terdapat 18.322 desa yangada di suatu negara. Daftar ini tersedia dalam disk komputer. Untuk itudigunakan sampling dua tahap. Pada tahap pertama, dipilih 40 desa(sebagai unit pengamatan pada tahap pertama) dari kerangka samplingdesa, menggunakan komputer. Pada tahap kedua, dipilih 10 ekor babi(sebagai unit pengamatan tahap kedua) secara acak di setiap desa yang adadi 40 desa, sehingga total ukuran sampel 400 ekor babi. Namun demikiantidak tersedia daftar babi yang ada di desa-desa terpilih, sehinggadiperlukan wawancara untuk membuat kerangka sampling di masing-masing desa sampel.

Sampling dua tahap umum digunakan pada survai peternakan. Bab 7menerangkan secara terinci mengenai rancangan, pelaksanaan dan analisis data suatusurvai prevalensi dengan sampling dua tahap.

Keuntungan penarikan sampeldua tahap


Sampling tanpa kerangka sampling

Kadang-kadang penggunaan kerangka sampling tidak memungkinkan, karenatidak tersedia dan tidak praktis dibuat.

Example: Suatu survai direncanakan pada daerah terpencil yang rawankondisi sosial politik. Prasarana pemerintahan di wialyah tersebut kurangmemadai, dan perpindahan penduduk pada beberapa tahun terakhir sangatbanyak. Akibatnya, banyak desa yang hilang, dan muncul desa-desa yangbaru, tetapi tidak ada catatan maupun peta wilayah yang menunjukkanletak maupun jumlah desa yang ada.

Example: Direncanakan suatu survai untuk mengukur prevalensi kambingterhadap antibodi brucellosis pada kambing sering berpindah (nomadic).Tidak ada catatan mengenai kelompok kambing tersebut, dan ternaktersebut setiap hari berpindah tempat..

Pada kondisi seperti di atas, pembuatan kerangka sampling tidaklahmemungkinkan, maka pendekatan lain diperlukan untuk random sampling. Randomgeographic coordinate sampling (RGCS) merupakan suatu teknik alternatif untuk memilihsampel acak tanpa menggunakan kerangka sampling. Pada RGCS dipilih dua nomoracak, yaitu koordinat x dan y sebagai titik acak di sembarang tempat di wilayahpengamatan. Diidentifikasi kota-kota, desa-desa, atau kelompok-kelompok yangberada di lokasi dalam jarak tertentu (radius seleksi) dari titik acak. Jika terdapat lebihdari satu kota, desa atau kelompok yang dekat dengan titik acak, dipilih salah satusecara acak. Apabila survai telah selesai dan telah dihitung estimasinya, data darikelompok terpilih merupakan proporsional tertimbang terhadap jumlah total kelompokdalam radius seleksi dari titik acak tersebut.

Example: Suatu survai di pedesaan untuk mengestimasi prevalensi ayamterhadap penyakit Newcastle Disease dilaksanakan dengan menggunakanRGCS. Dipilih dua nomor acak dengan menggunakan tabel nomor acak,mewakili doordinat titik acak. Dipilih radius seleksi 2 km. Tim survaimenuju titik acak, kemudian mencari desa-desa yang terletak dalam radius2 km dari titik acak. Didapatkan 3 desa dalam radius seleksi. Untukmenentukan desa mana dari 3 desa yang akan dimasukkan dalam sampel,dipilih satu desa dari 3 desa secara acak. Desa terpilih kemudian dikunjungidan dilaksanakan pemeriksaan ayam-ayam yang ada. Pada waktu selesaisurvai, hasil yang diperoleh dari desa tersebut adalah tertimbang denganfaktor 3, yakni jumlah desa dalam radius seleksi. Hal ini disebabkan, dalamsurvai, desa terpilih mewakili seluruh desa yang terdapat di desa tersebut.

Random geographic coordinatesampling

Pembobotan berarti bahwabeberapa data membantu lebih

banyak informasi dari padadata lain


RGCS pada umumnya berguna untuk memilih secara acak sekelompok ternak,seperti halnya desa-desa atau kelompok-kelompok, yang besar, relatif mudahuntukmengidentifikasi, dan tidak merubah lokasi secara sangat cepat (bahkan migrasikelompok-kelompok biasanya dapat diidentifikasi dengan wilayah tertentu dan haritertentu). Tidak cocok untuk memilih ternak secara individu yang dapat bergerak darisatu tempat ke tempat lain, tetapi masih dapat digunakan, sebagai teladan, untukmemilih keluarga-keluarga dari dalam desa, didasarkan pada posisi rumahnya.

Permasalahan dengan RGCS adalah lebih banyak pekerjaan dalam memilihsampel dari kerangka sampling. Hal ini memerlukan kunjungan lapangan untukmencari kelompok-kelompok atau desa-desa, tidak dapat memilihnya sebelum pergike lapang. Beberapa kesulitan utama antara lain::

• beberapa titik seleksi yang dipilih secara acak tidak terdapat desa-desa dalamjarak yang ditentukan, oleh karena itu diperlukan pemilihan titik seleksi yangbaru

• lokasi dan penghitungan desa-desa memerlukan lebih banyak perjalanandibanding dengan survai tradisional, jadi biaya yang diperlukan sangat nyatalebih besar, dan

• sulit dilaksanakan untuk mengidentifikasi lokasi dari titik acak, dan juga untukmengetahui desa yang dekat dalam jarak yang ditentukan.

Permasalahan dengan RGCS


Permasalahan dan kerja tambahan ini dilaporkan fdengan maksud bahwa RGCSsebaiknya digunakan sebagai upaya terakhir. Jika didapatkan beberapa cara praktisuntuk membuat kerangka sampling, gunakan cara yang lebih sederhana dari padaRGCS. Sebagai contoh, jika diperoleh peta wilayah, dan peta ini mencakup informasilokasi semua desa-desa, kemudian peta tersebut dapat digunakan untuk mendaftarnama-nama desa dan dibuat kerangka sampling. RGCS mungkin tidak perludigunakan. Jika tidak menggambarkan lokasi desa, atau hanya menunjukkan wilayahbeberapa desa saja, kerangka sampling yang dibuat dari peta tersebut menjadi tidaklengkap. Pada situasi ini, RGCS hanya digunakan untuk pemilihan sampel secaraacak.

Proses pemilihan sampel dengan menggunakan RGCSditerangkan secara terincidibawah. Terdapat dua cara untuk membuat tugas lebih mudah dan lebih praktis.Pertama dengan menggunakan unit sistem posisi global (Global Positioning System)(GPS). Unit GPS adalah alat pengontrol yang menggunakan jaringan satelit untukmenentukan lokasi geografik. Koordinat-koordinat tampak dalam layar. Unit GPSsebenarnya sangat penting untuk RGCS, dan alat yang mampu menunjukkan secaratepat sesuai permintaan, harganya tidak mahal (US$500 - $1000).

Teknik kedua adalah menggunakan komputer dengan perangkat lunak khususuntuk menangani peta (Geographical Information System,atau GIS) dan data daripenginderaan jauh (citra satelit atau foto udara). RGCS dapat dilaksanakan denganbaik tanpa data GIS dan penginderaan jauh, tetapi bila tersedia, pekerjaan menjadilebih mudah, cepat dan lebih lebih efisien. Penggunaan GIS dalam membantu RGCSditerangkan di halaman 69 sampai 72.

Keperluan teknis lebih lanjut untuk beberapa kasus adalah penggunaankendaraan roda empat untuk pekerjaan lapang. Titik acak mungkin merupakan

Kendaraan roda empat

Global positioning system(GPS)

Geographical InformationSystem (GIS)


wilayah yang sulit dijangkau, dan umumnya diperlukan kendaraan roda empat untukmenjangkaunya.

Random sampling tradisional dengan menggunakan kerangka sampling,dilaksanakan untuk dua hal, pertama pemilihan nomor acak, dan kemudianidentifikasi unsur-unsur yang dipilih berdasarkan pada nomornya (menggunakankerangka sampling). Hal yang sama padaRGCS, pertama melibatkan pemilihankoordinat acak, dan kedua proses identifikasi anggota populasi untuk dipilihberdasarkan pada koordinat tersebut.

Pemilihan koordinat-koordinat acak

Koordinat-koordinat acak adalah pasangan sederhana dari nomor-nomor acakyang mewakili titik-titik dalam wilayah pengamatan. Koordinat ini dapat dipilihdengan menggunakan tabel nomor acak (seperti diterangkan di hal. 42) tetapi lebihnyaman bila menggunakan komputer. Dua program yang digunakan dalam ‘SurveyToolbox’ untuk memilih titik-titik acak, dan salah satunya adalah program ‘ArcViewGIS’.

RCGS untuk Windows 95

Program RGCS yang ada dalam ‘Toolbox’ digunakan untuk membuat nomorkoordinat-koordinat acak dalam wilayah bujur sangkar. Untuk memulai programgunakan program ‘Windows Start’, pilih Programs, Survey Toolbox, kemudian RGCS.

Pemilihan titik-titik acak:


Step 1: Masukkan batas-batas koordinat wilayah pengamatan. Diperlukanpeta dengan garis koordinat untuk mencari nilai-nilai ini. MaksimumY adalah batas atas koordinat y, atau garis lintang paling utara dariwilayah pengamatan. Minimum Y adalah batas bawah koordinat yatau garis lintang paling selatan. Minimum X adalah batas kirikoordinat x, atau bujur paling barat. Maksimum X adalah batas kanankoordinat x, atau bujur paling timur. Jika gambar pada gariskoordinat dari peta yang ada berupa derajat dan menit, sebelumdatanya dimasukkan, konversikan menjadi bentuk derajat desimal,yakni dengan membagi menit dengan angka 60 dan tambahkandengan derajat.

Example: Suatu survai direncanakan untuk satu wilayah. Telah didapatkanpeta wilayah dengan tanda garis koordinat dalam bentuk derajat dan menit.Titik garis lintang paling utara dari wilayah studi yang dibaca dalam petaadalah 14º 34'. Untuk mengkonversi menjadi derajat desimal adalah 14º 34'= 14 + (34/60) = 14,5667. Angka ini kemudian masukkan dalam kotak ‘MaxY’. Prosedur ini diulang untuk batas-batas lainnya.

Step 2: Tentukan berapa banyak titik-titik acak yang dipilih. Jika memilihdari kerangka sampling, masing-masing nomor acak menunjukkananggota tunggal populasi, jadi jumlah nomor-nomor acak dibutuhkansama dengan ukuran sampel. Dengan RGCS, beberapa titik acakmungkin tidak terdapat kelompok dalam radius seleksi, dan harusdibuang. Beberapa titik-titik acak mungkin akan terletak diluarwilayah pengamatan. Untuk itu, hati-hati memilih angka titik-titikyang setara dengan 2 atau 3 kali ukuran sampel. Masukkan angkayang dibutuhkan dalam kotak ‘Points to Generate’ atau gunakanpanah untuk merubah angka.

Step 3: Tentukan bagaimana tampilan hasil yang diinginkan dalam kotak‘Coordinate Type’. Koordinat Cartesian adalah koordinat normal x, y,yang dapat menunjukkan meter, kilometer, feet, yards atau miles padagaris peta. Derajat dan desimal menit adalah garis lintang dan garisbujur. Klik tombol yang menunjukkan unit-unit peta yang telahditandai.

Step 4: Klik tombol . Ditampilkan daftar angka dari titik-titik.Generate Points

Step 5: Buang titik-titikyang terletak diluar wilayah studi. Periksa masing-masing titik menurut peta. Identifikasi lokasi masing-masing titik, danperiksa apakah terletak di dalam wilayah studi atau tidak. Jika tidak,buang dengan menggunakan tombol .Delete

Step 6: Cetak atau simpan daftar dengan menggunakan tombol atauPrint

.Save


3ArcView GIS version 3, © 1992-1997, Environmental Systems Research Institute, Inc., 380 New YorkStreet, Redlands, CA 92373 USA.

RCGS untuk ArcView GIS v.3

Dalam ‘ Survey Toolbox’ terdapat program RGCS ArcView untuk memilih titikacak, yang rancangan kerjanya menggunakan ArcView GIS version 33. Pengguna yangpunya copy program tersebut dapat mengisikan dalam ‘file extension’, yang secaraotomatis akan memilih titik Arc View dalam area tertentu. Untuk menggunakanprogram ini, harus mempunyai copy Arc View, dan peta digital (peta dasar atau petalengkap) wilayah studi, dalam format yang dapat dibaca Arc View. Jika tidak dapatmengakses Arc View, lewatkan bagian ini dan menuju bagian berikutnya yakni FieldProcedures pada halaman 74.

Untuk me-install ‘extension’,copy semua file dari CD directory \Survey Toolbox\AVRGCS ke ‘extensions subdirectory’ untuk me-copy ArcView (biasanya c:\ESRI\Av_gis30\ArcView\Ext32).

Berikut adalah tahap-tahap untuk memasukkan extension dan memilih titik-titikacak:

Step 1: Start ArcView. Dengan Project window active, cari ‘File menu’ danpilih ‘Extensions’.

Step 2: Dalam ‘Extensions dialog’ cari dalam daftar sampai ditemukan“Random Geographic Coordinate Sampling”. Klik ‘checkbox’disebelah kiri untuk memilihnya, kemudian klik ‘OK’ untuk mengisi‘extension’. Pada layar akan tampak ‘introductory ‘ dan petunjuksingkat.

Step 3: Buat ‘View’ baru. Tambahkan ‘Theme’(tema) baru, dan muatkan(load) peta digital wilayah studi ke dalam ‘theme’. Peta tersebut dapatlebih besar dari wilayah studi, tetapi harus mempunyai satu atau lebihsegi banyak yang menerangkan wilayah studi. Sebagai teladan, jikamelakukan survai di satu propinsi, peta nasional tanpa batas-bataspropinsi tidak cukup digunakan, namun peta nasional dengan batas-batas semua propinsi berguna. Peta dengan batas-batas semuakabupaten dalam propinsi dapat juga digunakan.

Step 4: Klik ‘Select tool’, dan pilih ‘polygons’ yang mewakili area studi. Dapatmerupakan polygon tunggal ( seperti satu propinsi pada petanasional), atau beberapa polygon ( seperti semua kabupaten di suatupropinsi).

Step 5: Untuk memulai pemilihan titik, buka ‘Sampling menu’ dan pilih ‘SelectRandom Points’. Sebagai alternatif, dapat pula dilaksanakan denganmenekan tombol .Run

Step 6: Program akan menanyakan berapa titik yang akan dipilih. Masukkanangka 2 atau 3 kali ukuran sampel, untuk memperhitungkan titik-titikyang tidak memiliki kelompok ternak didekatnya.

Step 7: Program akan menanyakan untuk menentukan radius seleksi.Masukkan radius yang diinginkan pada unit-unit peta. Dimaksudkan


jika jarak pada peta digital diukur dalam meter, dan bila diinginkanradius seleksi 2 km, masukkan angka 2000. Jika peta digital adalahdalam bentuk koordinat geografi (derajat dan menit) makakonversikan jaraknya menjadi derajat. Satu kilometer setara dengan0,009 derajat (utara-selatan).

Step 8: Program kemudian akan menanyakan nama file yang akan digunakanuntuk menyimpan titik-titik acak, pertama sebagai titik pokok, dankemudian disimpan sebagai file dalam format dBASE. File-file inidisimpan dalam directory ‘default ArcView’.

Step 9: Terakhir, program akan menentukan titik-titik dalam area studi yangdipilih, dan menampilkannya dalam peta. Setiap titik dikelilingi olehlingkaran yang ditentukan sesuai dengan radius seleksi. File databasekoordinat-koordinat juga ditampilkan dan dapat dicetak.

Sekali titik-titik acak telah dipilih, desa-desa yang berdekatan perlu diidentifikasidan memilih desa-desa sampel. Proses ini diterangkan pada bagian berikut. Perangkatlunak GIS dan data penginderaan dapat digunakan agarpekerjaan lapang lebih mudahdan lebih efisien, seperti diuraikan di halaman 72.

Identifikasi desa-desa terpilih

Cara yang paling terpercaya untuk mengidentifikasi desa-desa yang berdekatandengan titik-titik yang dipilih secara acak adalah secara fisik mendatangi titik tersebutdan mencarinya. Beberapa pendekatan lain melibatkan asumsi bahwa terdapat


informasi berupa daftar semua desa. Misalnya jika terdapat peta yang baik, titik-titikacak dapat di plot di peta, buat lingkaran disekeliling tiap titik, dan diamati desa-desayang terletak dalam lingkaran. Pendekatan ini menggunakan asumsi bahwa semuadesa tertera dalam peta. Jika peta tersebut baik dan memuat semua desa, dapatdigunakan untuk membuat kerangka sampling secara sederhana, mendaftar semuadesa dalam peta, dan tidak perlu menggunakan sampling dengan koordinat geografi.Jika peta tidak lengkap, dan tidak memuat beberapa desa, penggunaan peta tersebutuntuk memilih desa-desa sampel akan menghasilkan sampel yang tidak representatif.

Radius seleksi dan stratifikasi

Adalah penting untuk menetapkan ukuran radius seleksi (wilayah sekeliling tiaptitik untuk mencari kelompok-kelompok atatu desa-desa). Jika ditetapkan radiusseleksi sangat kecil (seperti 500 meter), sebagian besar titik-titik akan berada lebih dari500 meter dari desa, dan akan banyak memerlukan pencarian titik-titik sebelummendapatkan jumlah desa yang diinginkan. Namun demikian, pencarian wilayahkecil disekeliling titik relatif mudah. Lain halnya jika ditetapkan radius seleksi yangluas (seperti 5 km), wilayah pencarian desa-desa menjadi luas, dan bahayakemungkinan beberapa desa terlewat. Namun demikian makin banyak titik-titik akanmakin banyak desa didekatnya, dan karena itu akan lebih sedikit yang perlu dicari.Pemilihan radius seleksi adalah keseimbangan antara dua pertimbangan di atas. Padaumumnya, dengan radius seleksi yang lebih kecil kita lebih percaya bahwa tidak adadesa-desa atau kelompok-kelompok yang terlewat.

Radius seleksi juga ditentukan oleh penyebaran desa-desa atau kelompok-kelompok ternak dalam wilayah studi. Jika suatu wilayah dengan populasi padat dandesa-desa terletak saling berdekatan, radius seleksi yang kecil cukup memadai. Jikapopulasi tidak padat dan desa-desa-desa tidak berdekatan, gunakan radius seleksiyang lebih luas.

Seringkali untuk menentukannya diperlukan duga-menduga. Sebagai petunjukpraktis, radius seleksi antara 1 sampai 4 kilometer adalah cukup memadai. Tujuannyaadalah untuk mendapatkan satu atau dua desa dalam radius titik seleksi dengan lebihbanyak titik, dan hanya beberapa titik dimana tidak terdapat desa dalam radiusseleksi. Terdapat metode praktis untuk menentukan radius seleksi terbaik sambilmempelajari hal-hal di lapangan. Untuk itu akan diterangkan pada Prosedur lapangpada halaman 74.


Karena penyebaran kelompok-kelompok atau desa-desa dapat beragam dari satuwilayah ke wilayah lainnya, akan lebih baik untuk memilih radius seleksi yangberbeda pada wilayah studi yang berbeda. Hal ini dapat dikerjakan denganmenggunakan stratifikasi area (diterangkan di halaman 45). Wilayah studi dibagimenjadi beberapa area yang lebih kecil yang berbeda, seperti kabupaten-kabupaten.Kemudian pada tiap kabupaten, dapat digunakan radius seleksi yang berbedatergantung pada penyebaran desa-desa di wilayah tersebut. Stratifikasi memberikankeuntungan tambahan yakni pengurangan perjalanan selama pelaksanaan di lapang.Jika menggunakan stratifikasi, pekerjaan lapang dilaksanakan dengan cara yang samaseperti di bawah, tetapi pekerjaannya berbeda untuk setiap strata.

Penyaringan dengan menggunakan penginderaan

RGCS digunakan jika tidak ditemukan sumber informasi yang dapat dipercayadimana desa-desa berada. Itu tidak perlu berarti bahwa tidak ada informasi dimanadesa-desa tidak berada Penyaringan adalah suatu proses pemeriksaan titik-titikterpilih secara acak untuk menyisihkannya yang sangat tidak mungkin mempunyaibeberapa desa yang berdekatan. Dengan mengeluarkan beberapa titik yang tidakterdapat desa-desa yang berdekatan, penggunaan waktu di lapang untuk pencariandesa-desa yang tidak ada dapat dikurangi secara nyata.

Beberapa sumber informasi dapat menunjukkan wilayah-wilayah yang tidakcocok untuk desa, atau dimana desa sangat tidak mungkin berada. Wilayah-wilayahhutan lebat yang luas, tanah-tanah pegunungan yang sangat terjal adalah contoh tipe-tipe wilayah yang dapat disisihkan dengan penyaringan.

Example: Foto udara digunakan untuk menyaring seperangkat titik-titikacak. Tidak mungkin dapat membedakan desa-desa dengan melihat fotoudara, tetapi mudah untuk membedakan lahan pertanian dengan hutan.Pada sistem pertanian lokal pola tanam padi, secara masuk akal untukdiasumsikan bahwa setiap desa akan mempunyai lahan pertaniandidekatnya. Setiap titik secara acak yang jatuh di tengah hutan lebat tanpaada lahan pertanian didekatnya,karenanya dapat disisihkan.

Terdapat dua sumber informasi yang mungkin dilakukan untuk penyaringanyaitu foto udara dan citra satelit. Keduanya memberikan gambar permukaan bumi.Ini merupakan teladan penginderaan jauh, dimana informasi mengenai suatu wilayah(dari pesawat udara atau satelit) diperoleh tanpa perlu mengunjungi wilayah tersebut.Supaya informasi tersebut berguna, informasi dari hasil penginderaan tersebutseyogyanya:

• Terkini. Gambar citra yang sudah lama mempunyai nilai yang kecil sebabsituasinya mungkin telah berubah. Jika foto udara digunakan untukmengidentifikasi wilayah-wilayah hutan tanpa tanda wilayah pertanian,pemanfaatan foto yang diambil beberapa tahun lampau dapat menyesatkan,karena pada beberapa belahan bumi laju penebangan hutan sangat cepat.Dianjurkan pemanfaatan foto citra sebaiknya tidak lebih dari beberapa bulanyang lalu, namun untuk beberapa kasus penggunaan foto citra yang lama masihdapat bermanfaat..

• Skalanya sesuai. Sulit mendapatkan citra yang rinci, namun citra yang kurangrinci (skalanya kecil) kurang dapat digunakan untuk membedakan wilayah-wilayah yang tidak mungkin mempunyai desa. Foto-foto udara biasanya lebih

Kebutuhan data daripenginderaan jarak jauh

Penginderaan jarak jauh

Kepekaan merupakan ukurangambaran terkecil yang dapatdideteksi dalam gambar citra


dari memadai untuk tujuan ini. Ada dua tipe citra satelit yang tersedia, yakni,SPOT dan Landsat. Citra SPOT mempunyai kepekaan 10 sampai 20 meter, dankepekaan citra Landsat beragam dari 30 - 80 meter. Citra SPOT umumnya cocokuntuk penyaringan, sedangkan citra Landsat mungkin kurang rinci.

• Menyangkut lahan (georeferenced). Foto permukaan bumi menjadi tidakberguna bila tidak diketahui apa yang ditunjukkan foto tersebut. Untukmenggunakan data penginderaan, dibutuhkan plot titik-titik yang terpilih secaraacak pada lokasinya yang tepat pada gambar citra dan menguji wilayah dalamradius seleksi. Citra yang menyangkut lahan (georeferenced image) adalah yangdapat memberikan informasi secara tepat mengenai lokasinya di permukaanbumi. Semua citra satelit adalah georeferenced, demikian juga pada beberapa fotoudara.

• Tidak mahal. Harga citra satelit sering mahal harganya, membutuhkan biayabeberapa ribu dollar Amerika untuk mendapatkan citra wilayah yang relatif kecil.Biaya untuk mendapatkan foto udara suatu wilayah juga cukup tinggi. Alasanuntuk menggunakan bentuk data tersebut adalah menghemat biaya dan waktukunjungan lapang. Jika biaya untuk mendapatkan data dengan penginderaanjauh lebih mahal dibanding dengan biaya kerja lapang, jangan gunakan datayang diperoleh dengan penginderaan jauh. Merupakan cara yang lebih praktisdan murah biayanya agar data penginderaan dapat digunakan untukpenyaringan, adalah memanfaatkan gambar citra yang telah ada, yang kegunaanawalnya untuk tujuan lain. Beruntung, bahwa banyak negara-negara sedangberkembang yang memanfaatkan data penginderaan jauh. Pada beberapa kasus,departemen-departemen milik pemerintah (seperti kantor pertanahan dankehutanan) atau lembaga-lembaga penelitian (seperti universitas) telah memilikidata penginderaan yang baik. Biaya untuk mendapatkan data penginderaan yangtelah tersedia kemungkinan masih cukup wajar.

Jika biaya pengadaan citra satelit atau foto udara masih memadai, dapatdigunakan untuk penyaringan, secara manual, atau dengan bantuan GIS. Jikapenyaringan dilakukan secara manual, koordinat-koordinat yang terpilih secara acakdi plot di gambar citra, dan buat lingkaran disekitar titik menurut radius seleksi yangditentukan. Area di dalam lingkaran (dan juga sedikit diluar lingkaran, untukantisipasi adanya penyimpangan-penyimpangan, atau kesalahan pembuatan plot atau‘georeferencing’) diamati sebagai petunjuk aktivitas penduduk. Hanya titik beberapadesa atau kelompok di dalam wilayah yang sangat tidak mungkin diamati, yang dapatdisisihkan. Jika meragukan, periksa dengan cara mengunjungi lokasi tersebut.

Jika tersedia perangkatnya, pembuatan plot dan penyaringan titik-titik dapatdibantu dengan menggunakan GIS, melalui tahap-tahap pengerjaan sebagai berikut:

Step 1: Rubahlah bentuk citra menjadi bentuk digital untuk penayangan dikomputer. Citra-citra satelit biasanya tersedia sebagai file-file digital,yang dapat di ‘import’ ke dalam Arc View. Fotograf udaramemerlukan peninjauan, dan kemudian di ‘georeference’ denganmembuat file utama. File ini menentukan ukuran ‘pixel’ dankoordinat-koordinat disebelah kiri atas citra. Lihat dokumentasi ‘ArcView’ untuk mendapatkan informasi tambahan guna mengimpor citra,dan format file utama.

Citra georeferenced


Step 2: Sekali titik-titik acak telah dipilih dan digambar dengan menggunakanprogram Arc View (diterangkan di hal. 69), file citra dapat di muat kedalam ‘view’ dan ‘displayed’. Klik tombol , dan akanAdd Theme

merubah tema tipe menjadi tema citra. (Jika citra dalam format .jpg,pertama-tama masukkan ‘JPEG reader extension’ untuk membacacitra). Pilih file yang berisi citra.

Step 3: Tema-tema dari titik-titik acak dan lingkaran-lingkaran yangmengelilingi dapat diatur untuk ditayangkan pada bagian atas citra.Setiap titik kemudian dapat diamati secara individual denganpembesaran lingkaran dan mengamati area didalamnya.

Prosedur lapang

Jika daftar titik-titik acak siap untuk diamati, petugas lapang perlu mendatangititik-titik dan mengidentifikasi desa-desa didekatnya untuk seleksi. Pada bagian iniperlu membuat secara terinci aktivitas-aktivitas lapang. Beberapa persoalan perludipertimbangkan dengan bijaksana pada waktu pelaksanaan identifikasi desa-desasampel.

• Titik-titik acak harus digunakan menurut urutan saat mereka dipilih. Titik-titikacak dibuat dengan program komputer menurut nomor titik ID, yangmenunjukkan urutan mereka dipilih. Sebab beberapa titik acak mungkin tidakterdapat beberapa desa dalam radius seleksi, sehingga perlu dipilih lebih banyaktitik-titik acak daripada ukuran sampel yang diperlukan, karena beberapa titikmungkin tidak digunakan. Walaupun mungkin lebih nyaman bila pertama-tamamengunjungi beberapa titik acak dengan nomor ID yang tinggi, semua titik-titikdengan nomor ID rendah harus digunakan dulu. Jika memilih beberapa titikacak untuk digunakan (sebab mudah dilaksanakan) dan mengabaikan yang lain,pengamatan menjadi tidak bersifat acak.

• Penting untuk mengidentifikasi dan mencatat semua desa-desa atau kelompok-kelompok yang terletak di dalam radius seleksi dari setiap titik acak yangdigunakan. Meskipun hanya diperlukan satu desa, desa tersebut harus dapatdianggap mewakili semua desa yang berdekatan. Jumlah total desa-desa yangberdekatan dalam radius seleksi digunakan untuk mempertimbangkan hasil daridesa terpilih. Hal ini menunjukkan berapa banyak desa-desa yang menyerupaidengan desa terpilih terwakili. Untuk alasan tersebut, semua desa-desa dalamradius seleksi harus diidentifikasi.

• Pada setiap desa atau kelompok ternak yang dikunjungi, penting untukmenentukan jarak dari titik acak. Untuk kelompok ternak kecil hal ini mungkinlangsung. Namun beberapa desa cukup luas, dan mencapai beberapa kilometer.Jika sebagian desa terletak di dalam radius seleksi dan sebagian lainnya terletakdiluar radius seleksi, diperlukan ketentuan untuk menetapkan apakah desatersebut dihitung atau tidak. Keputusan tersebut didasarkan pada titik tunggalyang unik di desa yang digunakan untuk menentukan lokasinya. Pemilihan titiktergantung pada budaya dan situasi setempat. Beberapa kemungkinan tersebutantara lain pusat pasar, persimpangan jalan, sekolah atau tempat ibadah, tetapipemilihan ini hanya akan berguna jika setiap desa memiliki satu, dan tidak adadesa yang memiliki lebih dari satu. Pilihan yang baik dalam beberapa kasusadalah rumah atau kantor kepala desa. Pada umumnya satu desa terdiri satu


Sheet 1: Desa-desa

Nama Desa NomorTitik

Jarak darititik

Urutan Dipilih

kepala desa, dan hampir seluruh penduduk tahu dimana tempatnya, sehinggamudah untuk penentuan lokasinya.

Dengan gambaran-gambaran tersebut, prosedur identifikasi desa-desa adalah sebagaiberikut:

Step 1: Rencanakan suatu route. Sangat berguna untuk pertama-tama mem-plot semua titik acak pada peta jalan, sesuai dengan nomor titik ID danrencanakan route yang akan diambil sebanyak mungkin titik-titik yangmemungkinkan dilaksanakan. Route seharusnya melibatkan semuatitik-titik yang dinomori di atas ukuran acak dan sebanyak titik-titiklain yang memungkinkan , dengan prioritas tertinggi diberikan padatitiktitik yang dinomori dengan nomor yang lebih rendah.

Example: Jika ukuran sampel adalah 5, titik 1 sampai 5 harus dilibatkandalam route, dan prioritas seharusnya diberikan pada titik-titik 6 sampai 10untuk dikunjungi. Kurang penting untuk mengunjungi titik-titik 11 sampai15 terlebih dahulu, karena hanya akan dibutuhkan jika desa-desa yang adakurang dari 5 didekat 10 titik pertama.

Step 2: Siapkan lembar catatan. Dibutuhkan dua lembar, seperti digambarkandi bawah. Lembar pertama digunakan untuk mencatat desa-desa yangdiidentifikasi dekat dengan salah satu titik. Lembar kedua adalahuntuk menandai titik-titik yang dikunjungi, dan berapa banyak desa-desa didekatnya. Rekaman lengkap dari kedua lembar tertera padaAppendix D.

Lembar 1: Lembar desa untuk mencatat nama setiap desa yang dikunjungi, danjaraknya dari beberapa titik terdekat:


Lembar 2: Titik-titik

Nomor titik Dikunjungi (Ya/tidak) Jumlah desa

Titik 1

Titik 2

Titik 3

Lembar 2: Point sheet for recording which points have nearby villages

Step 3: Siapkan unit GPS Banyak unit yang mempunyai kemampuan untukmenyimpan sejumlah titik geografis atau “landmarks”. Jikamemungkinkan, koordinat dari titik-titik acak dapat dimasukkandalam GPS, dan ditandai dengan nomor ID mereka.

Step 4: Kunjungi desa-desa di setiap radius seleksi. Kunjungi titik-titik secaraberurut sesuai rencana. Tidak perlu mengunjungi titik-titik sesuaidengan urutan saat seleksi, asalkan yang dipilih dengan nomor rendahtrkunjungi. Waktu mengunjungi titik-titik, tidak perlumengidentifikasi secara tepat lokasi setiap titik, karena sering tidakmungkin masuk ke desa tersebut Cukup untuk untuk mengidentifikasidan mengunjungi semua desa yang berada dekat setiap titik.

Step 5: Kunjungan titik-titik. Untuk setiap titik yang terletak atau beradadidekat route yang dipilih, tandai titik sebagai dikunjungi jika GPSmenunjukkan cukup dekat dari radius seleksi terpilih (tulis “ya” padakolom Visited disamping titik ID pada lembar 2 - Points). Radiusseleksi yang digunakan seharusnya lebih dari yang dianggap cukup, katakanlah 3 atau 4 kilometer. Setelah titik-titik dikunjungi, radiusseleksi dapat diubah menjadi lebih kecil, seperti diterangkan di bawah.Mulailah mengamati desa-desa dekat titik.

Step 6: Kunjungi desa-desa. Tulis nama tiap desa yang dikunjungi dalamradius seleksi di masing-masing titik pada Lembar 1 - Villages.

Step 7: Tempatkan titik unik sebagai identifikasi desa (seperti rumah kepaladesa). Sementara di lokasi tersebut, catat jarak ke titik terdekat, sepertidilaporkan oleh GPS, dan catat titik ID dan jarak disebelah nama desadi Lembar 1 - Villages.

Step 8: Sementara masih berada di lokasi yang sama, periksa beberapa yanglain didekatnya. Kemungkinan terjadi bahwa satu desa terletak dalamradius seleksi yang sama dari dua titik. Jika terdapat beberapa titikyang berdekatan, catat nama desa, titik ID, dan jarak pada baris barupada Lembar 1 - Villages.

Step 9: Cari desa-desa lain yang berdekatan. Cara yang terbaik adalah denganmenanyakan kepada beberapa penduduk arah dan perkiraan jarak kebeberapa desa yang berdekatan. Juga dianjurkan untuk menjelajahijalan-jalan yang menuju desa-desa lain. Jika semua desa-desa yangberdekatan telah diidentifikasi dan dicatat, tulis jumlah total desa-desayang berdekatan pada lembar 2 - Points, pada baris dari titik itu.

Step 10: Jika tidak ditemukan desa-desa didekat titik, tandai titik sebagaidikunjungi pada Lembar 2 - Points, dan catat jumlah desa sebagai 0.

Step 11: Lanjutkan sampai paling sedikit semua titik dengan nomor ID rendahtelah dikunjungi.



Nomor titik Dikunjungi (Ya/Tidak) Jumlah desa

1 Ya 1

2 Ya 0

3 Ya 2

4 Ya 1

5 Ya 0

6

7 Ya 1

8 Ya 2

9

10

Step 12: Periksa untuk melihat apakah jumlah titik yang telah dikunjungisudah cukup. Gunakan Lembar 2 - Points, ikutidaftar dari atas ke titiksampai desa pertama yang belum dikunjungi. Abaikan titik-titikberikutnya yang telah dikunjungi. Hitung jumlah titik-titik dengansatu atau lebih desa, sampai ke nomor pertama (nomor terendah) yangtidak dikunjungi. Jika jumlahnya (secara runut - titik-titik yangdikunjungi dengan desa-desa yang berdekatan) lebih besar atau samadengan ukuran sampel yang dibutuhkan, maka cukuplah titik-titikyang telah dikunjungi. Bila belum, lanjutkan mengunjungi titik-titik.

Example: Dibawah ditunjukkan Lembar 2 - ‘Points’ berikut 7 titik yangtelah dikunjungi. Untuk mengetahui apakah kunjungan sudah cukup,hitung titik 1 sampai 5, dengan mengabaikan titik 7 - 8, sebab titik 6 belumdikunjungi. Jumlah titik dengan paling sedikit satu desa di dalam radiusseleksi adalah 3 (yakni titik 1, 3 dan 4), sedang titik yang tidak terdapatdesa-desa didekatnya adalah nomor 2 dan 5. Jika ukuran sampel yangdiperlukan adalah 5, maka titik-titik setelahnya masih harus dikunjungi.Titik berikutnya untuk dikunjungi adalah titik nomor 6.

Step 13: Kunjungi lebih banyak titik. Meskipun dirasa telah cukupmengunjungi titik-titik, perlu mengunjungi lebih banyak titik lagi (bilawaktu memungkinkan, atau lokasi cukup mudah dijangkau).Kegiatan ini mungkin berpeluang digunakannya radius seleksi yanglebih kecil. Bila tidak, informasi yang terkumpulkan sekarang dapatdigunakan untuk menentukan desa-desa mana yang dimasukkandalam sampel.

Pemilihan desa-desa sampel

Step 1: Identifikasi titik-titik yang memenuhi syarat untuk dipilih. PadaLembar 2 - Points, temukan titik pertama yang tidak dikunjung.Semua informasi dari titik-titik berikutnya (dengan nomor titik yang



Nomor Titik Dikunjungi (Ya/Tidak) Jumlah desa

1 Ya 1

2 Ya 0

3 Ya 2

4 Ya 1

5 Ya 0

6 Ya 1

7 Ya 1

8 Ya 2

9

10 Ya 2

11

12 Ya 1

lebih besar) harus disingkirkan. Dari titik-titik yang tidak disingkirkan(dengan nomor titik yang lebih kecil), identifikasi semua titik yangminimal mempunyai satu desa dalam radius seleksi..

Example: Setelah mengunjungi beberapa titik tambahan, data yangdikumpulkan seperti tertera dalam Lembar 1 - Desa-desa dan Lembar 2 -Titik-titik di sajikan di bawah. Dibuang semua data setelah nomor 9 (nomor10 sampai 12), dan hanya nomor 1 sampai 8 yang digunakan. Titik 1,3, 4, 6,7 dan 8 mempunyai radius seleksi dengan minimal ada terdapat satu desa.


Lembar 1 : Desa-desa

Nama Desa Jumlah Titik Jarak darititik

Urutan Dipilih

Ban O 7 x 2.13

Sisavat 1 x 1.82

Ban Pak Ngeum 8 x 0,41

Ban Hai 3 x 0.83

Tong Kham Khong 4 x 1.57

Sithay Noy 3 2.55

Nong Bone 8 2.31

Talath 6 x 1.39

Lembar 1: Desa-desa

Nama Desa Nomor Titik Jarak darititik

Urutan Dipilih

Ban O 7 X 2.13

Sisavat 1 X 1.82

Ban Pak Ngeum 8 X 0.41

Ban Hai 3 X 0.83

Tong Kham Khong 4 X 1.57

Sithay Noy 3 2.55

Nong Bone 8 1.31

Talath 6 X 1.39

Step 2: Tandai desa-desa terdekat. Pada Lembar 1 - Desa-desa, beri tandasilang pada lajur Nomor Titik pada setiap titik dengan desa terdekatberikutnya.

Example: Dengan menggunakan data tersebut, terdapat enam desa(ditandai dengan tanda silang). Desa Sithay Noy dan Nong Bone tidakditandai seperti desa-desa lainnya yang lebih dekat dengan titiknya.

Step 3: Urutkan desa-desa. Urutkan desa-desa yang ditandai dengan tandasilang berdasarkan jaraknya dari titik terdekat dengan menulis nomorpada lajur Urutan. Tulis 1 pada lajur ini untuk desa paling dekatdengan titik yang ditandai. Tulis 2 pada desa terdekat berikutnya danseterusnya


Lembar 1: Desa-desa


Urutan Dipilih

Ban O 7 X 2.13 6

Sisavat 1 X 1.82 5

Ban Pak Ngeum 8 X 0.41 1

Ban Hai 3 X 0.83 2

Tong Kham Khong 4 X 1.57 4

Sithay Noy 3 2.55

Nong Bone 8 1.31

Talath 6 X 1.39 3

Step 4: .Tentukan radius seleksi yang optimal. Dapatkan desa dengan urutanyang sama dengan ukuran sampel. Jarak ke desa tersebut adalahradius seleksi yang optimal. Radius ini merupakan jarak terkecil yangdapat digunakan dan masih menghasilkan jumlah desa-desa yangdiperlukan dalam pemilihan.

Example: Tandai desa-desa yang mempunyai urutan 1 sampai 6. Ukuransampel yang diperlukan adalah 5 jadi desa dengan urutan 5 (Sisavat)digunakan untuk menghitung radius seleksi yakni 1,82 km.

Step 5: Identifikasi semua desa daIam radius seleksi. Semua desa yang dekatdengan titik-titik yang telah diperiksa. Beri tanda T pada lajur ‘Jarak’ yang mempunyai jarak kurang atau sama dengan radius seleksi.

Example: Pada lajur ‘Jarak’, tandai dengan tanda T pada desa-desa denganjarak kurang atau sama dengan 1,82 km. Catatan :Meskipun desa NongBone dengan tidak merupakan desa terdekat ke titik 8, namun masih dalamjangkauan radius seleksi, oleh karenanya diberi tanda.


Lembar 1: Desa-desa


Urutan Dipilih

Ban O 7 X 2.13 6

Sisavat 1 X 1.82 U 5

Ban Pak Ngeum 8 X 0.41 U 1

Ban Hai 3 X 0.83 U 2

Tong Kham Khong 4 X 1.57 U 4

Sithay Noy 3 2.55

Nong Bone 8 1.31 U

Talath 6 X 1.39 U 3

Lembar 1 : Desa-desa


Urutan Dipilih

Ban O 7 X 2.13 6

Sisavat 1 X 1.82 U 5 Ya 1

Ban Pak Ngeum 8 X 0.41 U 1

Ban Hai 3 X 0.83 U 2 Ya 1

Tong Kham Khong 4 X 1.57 U 4 Ya 1

Sithay Noy 3 2.55

Nong Bone 8 1.31 U Ya 2

Talath 6 X 1.39 U 3 Ya 1

Step 6: Pilih desa-desa. Jika hanya ada satu desa terpilih disekeliling titiktertentu, masukkan desa tersebut dalam sampel. Jika terdapat lebihdari satu, pilih satu dari desa-desa tersebut secara acak. Gunakannomor acak untuk mengambil satu dari desa-desa tersebut (lemparkanuang logam jika hanya ada 2, atau putar dadu jika kurang dari 6 - ataukalau banyak gunakan komputer atau tabel nomor acak).

Example: Desa-desa terpilih telah diberi tanda pada Lembar 1 - ‘Desa-desa’.Terdapat dua desa yang berada dalam radius seleksi dengan nomor titik 8,Nong Bone dan Ban Pak Ngeum. Putarlah uang logam untuk menentukandesa yang akan dipilih.

Step 7: Perhitungan bobot. Desa-desa diberikan bobot yang sama denganjumlah desa-desa dalam radius sampling terhadap titik. Jika hanyaterdapat satu desa dalam radius sampling, maka bobotnya samadengan satu. Jika terdapat tiga desa dalam radius, pilihlah salah satu

90 B a b 4 : P e n g u m p u l a n d a t a a n d s p e s i m e n

desa tersebut secara acak dan berikan bobot tiga. Pembobotan inidigunakan untuk mencegah terjadinya bias dalam penghitunganestimasi.

Prosedur ini digunakan untuk memilih desa-desa sampel sebelum mulaipengumpulan data survai. Pelaksanaan ini merupakan cara yang cukup praktismisalnya jika jaraknya relatif pendek, dan desa-desa tersebut diperlukan padakunjungan lebih lanjut, untuk mengatur pertemuan desa. Kadang-kadang prosedurini lebih praktis untuk melaksanakan pengumpulan data lapang pada waktu yangsama seperti memilih desa. Ini penting jika perjalanan menuju desa tersebut sulit.Sayangnya, jika pelaksanaan survai desa-desa bersamaan waktu dengan pemilihandesa, adalah penting untuk mengunjungi setiap titik acak sebagai terdaftar, danmenentukan radius seleksi sebelum memulai pekerjaan lapang. Kedua faktor inirupanya dapat meningkatkan jumlah perjalanan pelaksanaan survai.

4Prinsip-prinsip Pengumpulan Data danSpesimen

Daftar Isi

Bab 1 Introduksi

Bagian I: Latar belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit HewanBab 3: Sampling

Bab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenSumber dan mutu informasiRekording dataPenahan gerak hewanKoleksi spesimen dan penanganannyaPengiriman dan cara proses darah

Bab 5: Wawancara PedesaanBab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisis SurvaiBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju InsidenBab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit

Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 11: Rencana PelajaranBab 12: Lembar Kegiatan

88 B a b 4 : P e n g u m p u l a n d a t a a n d s p e s i m e n

Sumber dan mutu informasiAda banyak sumber informasi mengenai penyakit hewan dan berbagai cara

pengumpulan informasi tersebut. Umumnya, cara pengumpulan data yang cepat danmudah memberikan data yang kurang lengkap dan kurang dapat dipercaya. Biladata yang bermutu diinginkan, pengumpulannya biasanya membutuhkan waktuyang lebih lama, usaha dan biaya.

Catatan yang adaCara yang paling mudah mengumpulkan data adalah menggunakan data yang

sudah dikumpulkan Bila menyangkut informasi penyakit hewan, ini disebutsurveillance pasif, dibahas dalam Bab 1. Catatan yang mungkin sudah tersediamenyangkut laporan wabah, penyampaian ke laboratorium, dan populasi ternak.

Masalah dengan penggunaan data yang sudah tersedia adalah bahwa alasandata dikumpulkan biasanya berbeda dengan tujuan kita. Misalnya data populasiternak mungkin telah dikumpulkan dari pedesaan dengan tujuan sebagai laporandalam penyusunan jumlah populasi dalam propinsi. Karenanya hanya tersediasebagai jumlah populasi tingkat propinsi, tanpa ada jumlah total per masing-masingdesa. Untuk dapat berguna dalam survai, jumlah dalam masing-masing dibutuhkan.Bilamana kita menggunakan catatan yang ada. Kita tidak mengawasi bagaimana datadikumpulkan atau bagaimana kelengkapan data yang ada. Surveillance aktif dapatmengatasi masalah ini.

Data hasil Wawancara Informasi yang lebih baik dan lebih relevan dapat diperoleh melalui

pengumpulan secara khusus untuk menjawab pertanyaan tertentu. Carapengumpulan yang relatif mudah dan sederhana adalah menanyakan kepada yangtahu. Mutu informasi yang dikumpulkan melalui wawancara tergantung pada siapayang ditanya dan bagaimana pertanyaan diajukan. Dalam survei penyakit ternak, adabanyak orang yang tahu mengenai keadaan penyakit. Pemilik ternak paling tahumengenai ternaknya, akan tetapi mungkin tidak mempunyai pengetahuan ataupelatihan yang cukup mengenai penyakit hewan. Petugas kesehatan hewan dipedesaan yang telah memperoleh latihan dasar kesehatan hewan mungkin lebihmengetahui mengenai penyakit daripada pemilik, akan tetapi tidak tahu secara rincimengenai tiap-tiap hewan. Dokter hewan lokal umumnya mempunyai pengetahuanteknis yang lebih baik tentang penyakit dan produksi ternak, dan gambaran luasmengenai masalah penyakit di wilayahnya. Petugas tingkat propinsi mungkin lebihterlatih, lebih berpengalaman dan mempunyai gambaran luas mengenai masalahpenyakit di propinsinya. Akan tetapi, dengan meningkatnya jenjang dalam hirarki,walaupun pengetahuan teknis dan pelatihan meningkat, kontak langsung denganternak sendiri menurun.

Example: Suatu survei direncanakan untuk mengetahui penyakit manayang mempunyai dampak terbesar dalam sistem produksi ternak dipedesaan. Biaya dan waktu terbatas, jadi suatu kuesioner dikirimkan daripusat ke Dinas Peternakan tingkat propinsi diseluruh negeri. Kuesionerditujukan ke dokter hewan tingkat propinsi dan menanyakan informasipenyakit terpenting di pedesaan. Hanya ada 26 propinsi, jadi survaimudah disiapkan and semua respons terkumpul di tingkat pusat dalamwaktu 2 minggu. Saat data dianalisis, hasilnya mendekati daftar prioritas

Toolbox Survey 89

wilayah sesuai dengan daftar yang dipublikasi pemerintah untukpengendalian penyakit.

Hasilnya tidak mengejutkan, dan mungkin tidak begitu berguna. Yangberwenang di propinsi mengetahui prioritas penyakit yang disusun pemerintah,sebagaimana diketahui pula oleh staf di kabupaten. Banyak dari laporan penyakityang diterima atau panggilan permintaan bantuan akan disesuaikan dengan salahsatu bidang prioritas, karena diketahui merupakan bidang prioritas pemerintah.Sayangnya, ini mungkin tidak sama dengan penyakit terpenting menurut kalanganpemilik ternak. Survai telah gagal menanyakan ke mereka yang benar-benarmempunyai informasi yang dibutuhkan. Survai yang sama sebenarnya dapatdilaksanakan dengan menanyakan staff tingkat kabupaten, staff kesehatan hewan dipedesaan, atau pemilik ternak sendiri. Masing-masing cara ini akan lebih sulit, karenamenyangkut lebih banyak orang dan biaya, tetapi mutu informasi akan lebih baik.

Dalam beberapa keadaan, kelompok tertentu merupakan sumber informasiterbaik, karena merekalah yang mengetahui informasi kunci. Misalnya, untukevaluasi kebutuhan biaya kantor dinas peternakan, staf kantor inilah yang palingtahu mengenai pekerjaan dan dana yang dibutuhkan, seperti halnya dengan pemilikternak yang paling tahu mengenai pengelolaan ternaknya.

Pengumpulan informasi dari masyarakat mempunyai beberapa komplikasitambahan yang timbul secara almiah menyangkut manusia. Jika ditanyakan satupertanyaan, seseorang mungkin memberikan jawaban yang salah karena bermacamalasan.

• Mereka lupa akan apa yang terjadi beberapa waktu yang lalu.• Mereka mungkin tidak tahu jawabannya, tetapi tidak mau mengakuinya.• Mereka sengaja berbohong, karena takut dan tidak tahu bagaimana informasi

tersebut akan digunakan. • Mereka mungkin tidak mengerti pertanyaannya. • Pewawancara mungkin tidak mengerti jawabannya.

Untuk mengatasi masalah-masalah ini, pewawancara haruslah sadar mengenaimasalah yang timbul, dan menggunakan teknik untuk menghindarinya. Salah satuteknik adalah memanfaatkan wawancara desa dimana beberapa pemilik ternakdiwawancarai mengenai ternaknya pada saat yang sama. Wawancara pedesaandibahas dalam Bab 5.

Pemeriksaan hewan Walaupun pemilik ternak tahu mengenai hewannya dibandingkan orang lain.

Mereka mungkin tidak ahli untuk mengenali suatu penyakit. Jika kita tertarik untukmengumpulkan informasi yang dapat dipercaya mengenai penyakit ternak, kadang-kadang lebih baik memeriksa hewannya langsung daripada dengan pemiliknya.Keuntungan dari pemeriksaan hewan secara langsung selama survai adalah mutudata yang terkumpul lebih baik. Tidak ada gunanya lagi untuk tergantung padapetani untuk membuat diagnosis.

Suatu survai penyakit dapat dilakukan oleh hanya beberapa team survai dalamwaktu yang relatif singkat. Karenanya mungkin untuk mendapatkan staf survai yangterlatih dan ahli dalam diagnosis penyakit (mungkin lebih ahli dari staff di tingkatkabupaten atau propinsi)

Toolbox Survey 90

Pengumpulan Spesimen.Tidaklah mungkin untuk mendiagnosa semua penyakit dengan hanya

melakukan pemeriksaan klinis seekor hewan. Banyak penyakit hanya dapatdidiagnose melalui test laboratoris.

Sering, survai tidak menyangkut penyakit klinis, akan tetapi ditujukan untukmengukur prevalensi penyakit sub-klinis atau pembuktian pernah terkena penyakitatau vaksinasi. Dalam kasus-kasus ini, pengujian spesimen secara laboratoris(misalnya darah dan feses) yang dikumpulkan dari hewan diperlukan. Mutuinformasi yang diperoleh melalui pengumpulan spesimen dan penggunaan ujilaboratorium umumnya lebih baik daripada diperoleh melalui cara-cara lain. Sering,uji laboratoris atas spesimen hanya satu-satunya cara untuk memperoleh diagnosispenyakit secara tepat. Dilain pihak, survai yang menggunakan pengumpulanspesimen dan uji laboratoris sering mahal dan memakan waktu. Saat merencanakansurvai, penting untuk mengevaluasi sarana yang tersedia, dan sebaik apa mutuinformasi yang harus diperoleh. Keempat pendekatan untuk mengumpulkan datadisarikan dibawah ini :

Sumber data Pembiayaan Kecepatan Up to date? Akurasi

Data yang tersedia Sangat murah Sangatcepat

Sering out of date Tidak baik

Data wawancara Agak mahal Cepat Biasanya up todate

OK

Pemeriksaan hewan Lebih mahal Lambat Sangat up to date Baik

Pengumpulanspesimen

Paling mahal Palinglambat

Sangat up to date Terbaik

Rekording data Pengumpulan informasi selama pelaksanaan survai lapangan sering sulit

dilakukan dan melelahkan. Tidak ada yang lebih buruk daripada mendapatkan saatakhir survai lapangan bahwa informasi tidak dicatat dengan benar, atau bahwalembaran informasi hilang dan seluruh kerja keras percuma. Sebelummengumpulkan informasi, sangat penting untuk merencanakan bagaimana informasiakan dicatat, dan mempunyai sistem pencatatan yang tertata rapi untukmengamankan data.

Saat merencanakan survai, tentukan macam informasi yang akan dikumpulkandan cara memperolehnya. Berdasarkan ini, rancang lembar jawaban dengan tempatuntuk menulis seluruh informasi yang ada. Rancangan lembar pencatatan harusmemberikan kemudahan untuk mencatat data di lapangan dan mudah menganalisisdata nantinya. Suatu seri lembar pencatatan data untuk tipe survai yangdigambarkan dalam buku ini ditunjukkan dalam Appendix D. Ini dapat direkam dandigunakan langsung, atau silahkan dirubah sesuai dengan kebutuhan. Sangatberguna untuk mengingat beberapa pedoman umum saat menggunakan lembarpencatatan.

Toolbox Survey 91

• Setiap lembar harus ditandai sumber informasi. Ini mungkin nama desa,kelompok ternak, atau rumah peternak. Juga dianjurkan menggunakan kodenumerik untuk mengenal semua desa, atau kelompok ternak yang disurvai. Inimengurangi masalah dalam salah ejaan nama, dan memudahkan pemasukandata dalam komputer untuk analisis.(lihat Bab 6 untuk tambahan mengenaipenggunaan komputer untuk analisis) Informasi berguna lainnya yang perludicantumkan dalam masig-masing lembar adalah tanggal, dan tim survai(bilamana dilakukan lebih dari satu survai).

• Selalu catat informasi segera saat dikumpulkan, dan jangan mempercayaiingatan seseorang. Misalnya, saat wawancara di pedesaan, banyak informasidapat diperoleh dalam waktu yang singkat. Orang yang melaksanakanwawancara mungkin terlalu sibuk bicara dengan pemilik ternak kan sulitmenulis sendiri semua jawaban. Dalam kondisi ini, salah satu dari tim harusmemimpin wawancara, dan lainnya harus diberikan tugas untuk mencatatseluruh informasi yang ada.

• Pastikan bahwa setiap anggota tim survai mengetahui tanggungjawabnya. Satuorang harus diberikan tanggungjawab untuk menulis informasi sedangkanlainnya bertanggungjawab untuk mengumpulkannya.

• Tulis informasi dengan jelas dan hati-hati. Gunakan papan catatan (clip-board)karena alas yang tersedia saat menulis akan memudahkan. Bila informasinyasulit dibaca saat analisis, kesalahan mudah terjadi.

• Jaga agar lembar tetap kering dan aman. Pada akhir setiap hari, semua lembarcatatan yang lengkap harus disimpan dalam folder di tempat yang aman, atausegera dikirmkan untuk memasukan data (data entry).

• Jangan membuat rekaman yang rapi dari data. Setiap kali data direkam dengantangan, ada resiko terjadinya kesalahan dan mencatat informasi yang salah. Bilaanda ingin rekaman informasi (karena merupakan gagasan yang bagus, untukmenghindari hilangnya data asli), buatlah rekaman photocopy. Pastikan bahwainformasi dibuat terbaca jelas saat pertama dibuat.

• Saat mengumpulkan darah dan spesimen lainnya, beri label setiap tabungdengan hati-hati menggunakan penera yang permanen dan tidak hilang bilatabung basah. Gunakan nomor sebagai identitas tabung dan catat nomor yangsama dalam lembar data, sehingga jelas darimana asal sampel darah tersebut.

Penahan gerak hewanSaat memeriksa hewan atau mengumpulkan spesimen, pertama kali hewan

harus ditahan geraknya. Staf dokter hewan sering ahli dalam menahan gerak hewan,dan ada banyak cara dan trik yang berguna. Pemilik ternak sering kurangmengetahui bagaimana menahan gerak hewan, sebab mereka jarang harus dengandekat memeriksa hewannya atau mengumpulkan spesimen. Peternakan intensifbiasanya mempunyai fasilitas yang memadai untuk menghandel dan menahan gerakhewan, tetapi di pedesaan sering tidak dijumpai sarana sama sekali.

Satu pendekatan bagi hewan besar adalah membangun suatu “race atau crush”dimana hewan dapat dibuat diam. Mungkin ini praktis bilaman kunjungan ke satudesa sering dilakukan. Dalam kondisi normal, suatu survai penyakit hewanmemeriksa hewan dari berbagai desa yang berbeda, dan mungkin hanya akandiperiksa kali ini saja. Karena tim survai hanya mengunjungi satu hari saja, makawaktu dan upaya untuk membangun “crush” kurang layak. Bagian ini menjelaskanbeberapa teknik yang cepat dan sederhana untuk menahan hewan agar diam yangtelah digunakan dalam survai penyakit.

Village / Herd codes

Race or crush

Toolbox Survey 92

Sapi dan kerbauKekuatan penahan gerak hewan yang diperlukan tergantung pada apa yang

akan diperbuat dengan hewan, ukuran tubuh dan temperamen hewan, danpengalaman pelaksana. Anak sapi mungkin membutuhkan penahan yang sedikit dandapat ditangani sebagaimana menangani kambing. Hewan yang sangat diam dapatpula diperiksa dengan penahan gerak yang kecil. Akan tetapi untuk melakukanprosedur yang menyakiti, seperti pengumpulan darah, sering diperlukan untukmenahan gerak hewan seluruhnya. Beberapa teknik disampaikan yang dapatdigunakan secara mandiri atau dalam kombinasi. Ada banyak lagi cara untukmenahan gerak hewan, dan yang terbaik tergantung dari hewan yang ditangani,situasi yang ada dan pengalaman pelaksana.

Jerat permanen

Di beberapa negara, sapi dan kerbau menggunakan jerat (tali pengikat) halterpermanen untuk memudahkan pengendalian. Jerat dapat berupa tali biasa, yangdibuat khusus dengan sabuk, atau jerat hidung (nose halter). Jerat hidung menembushidung and balik sekeliling leher. Dengan mengikatkan tali pada jerat, ataumemegangnya langsung, memungkinkan untuk mengendalikan hewan. Akan tetapipenggunaan jerat jarang digunakan saat mengambil darah, sebab ternak dapatberputar and masih mungkin menghindar. Jerat permanen sering dibuat dari bahanyang relatif lemah, dan mudah putus bilamana hewan berontak karena kesakitanatau ketakutan.

Jerat berpindah

Jerat berpindah yang dibuat dari tali yang kuat sangat berguna untukmengendalikan sapi dan kerbau, atau membawanya ke tempat penjagalan. Jeratmudah dibuat dari seutas tali, dan minimal mempunyai tali penghela sepanjang 3 m.Cara membuat jerat:

Step 1: Gunakan tali yang kuat (diameter 10 mm) sepanjang 4 - 6 meter.Step 2: Buatl;ah simpul disalah satu ujungnyaStep 3: Buatlah simpul lebih kecil sekitar 20 cm dari simpul pertamaStep 4: Lewatkan ujung tali ke simpul pertama (diujung tali) dan kemudian

melalui simpul kedua.

Nose halter

Making a rope halter

Toolbox Survey 93

Memasang/mengenakan jerat :

Step 1: Atur dan pegang jerat sehingga simpul kecil kedua berada disebelahkiri dari kepala hewan. Tali utama harus melewati simpul kecilkedua dibawah dagu hewan, lewat simpul pertama dan kembalimelewati kepala dibelakang telinga..

Step 2: Bila jerat telah selesai, dekati hewan dengan tenang dan pasang jeratmelewati bagian kepala dibelakang telinga.

Step 3: Lewatkan tali dibawah dagu dan ikat

Jerat sangat mudah salah pasang, akan tetapi tidak akan berfungsi kecualiterpasang dengan benar. Pastikan bahwa tidak ada belitan dan nyaman bagi ternak.Jika terpasang dengan benar, anda dapat menarik jerat dengan keras, tanpa resikomelukai hewan.

Jerat berpindah sangat baik untuk mengikat hewan, atau menghelanya ke suatutempat. Akan tetapi, walaupun telah diikat, hewan masih dapat memutar badannya,

Putting on a halter

Toolbox Survey 94

dan menggoyang kepalanya. Biasanya ikatan yang lebih erat diperlukan sebelumdapat mengambil darah.

Tiang Pengambilan darah

Satu alat yang sangat berguna untuk menahan gerak sapi dan kerbau, bilamanatidak terdapat fasilitas adalah tiang pengambilan darah.(bleeding pole). Ini adalahtiang logam sepanjang 2 meter (dibuat dari pipa air baja) yang ditempatkan padapohon atau penyangga lain yang kuat. Alat ini digunakan untuk menyekap leherhewan sebagai penahan kepala (head-bail).

Tiang pengambilan darah dapat dibuat dengan mengelas 4 lingkar logam padapipa logam sepanjang 2 meter, sebagaimana ditunjukkan dalam gambar dibawah ini.Untuk menggunakan tiang tersebut diperlukan rantai yang kuat (sekitar 1,5 meter)yang dilengkapi dengan kait diujungnya dan sekitar 4 meter tali (diameter 10 mm)yang kuat.

Penggunaan tiang pengambilan darah:

Step 1: Bagian bawah tiang diletakkan diatas tanah pada dasar pohon yangkuat.

Toolbox Survey 95

Step 2: Rantai dilewatkan simpul bawah, mengelilingi pohon dan diikatkandengan kaitnya. Ini membuat dasar tiang berpindah dari pohon tetapimasih dapat bergerak sendi keluar.

Step 3: Sebuah tali diikatkan pada tiang melewati yang terbawah dari tigasimpul atas (disisi menjauhi pohon).

Step 4: Tal;i kemudian dilewatkan mengelilingi pohon dan balik melewatisalah satu dari dua simpul atas disisi tiang. Ujung tali kemudiandipegang menjauhi pohon dan tiang. Bila tali ditarik, tiang akanberada erat dengan pohon.

Step 5: Tali dikendorkan dan tiang disandarkan menjauhi pohon dengansudut 45o atau lebih.

Step 6: Tali jerat atau tali pengendali digunakan untuk membawa hewanmendekati pohon. Kepala hewan dilewatkan antara pohon dan tiang.Untuk kerbau dan ternak lainnya, kepala mungkin perlu diputar agarcukup melewati ruang antara pohon dan tiang.

Step 7: Bilamana kepala hewan melewati, tali ditarik untuk mengikat tiangke pohon dan menahan hewan. Untuk memastikan ikatan, tali dapatdilewatkan pohon sekali lagi dan dilewatkan melalui simpul kediujung atas tiang.

Kadang-kadang sulit untuk menarik kepala hewan antara pohon dan tiang, dankadang-kadang hewan dapat lolos dari celah. Sering lebih mudah bila pemilik ternakyang membawa hewan setelah tiang disiapkan dan bahwa tiang dieratkan secaraperlahan-lahan dan tenang kesisi pohon agar tidak menakuti hewan. Meminimalkan

Toolbox Survey 96

kebisingan dan aktivitas, dan menghindarkan adanya orang yang tidak dikenalhewan akan memberikan rasa aman dan ketenangan bagi hewan dan membuatpekerjaan lebih.

Bila tiang terikat erat, hewan tidak akan dapat lepas. Menggunakan tiangpengambilan darah biasanya cukup untuk menahan hewan untuk pemeriksaan.Untuk mengambil darah dari leher, mungkin diperlukan untuk menahan kepalahewan agar tidak bergerak dan juga ada seorang yang menarik ekornya kesisi (sisidimana pohon berada) untuk mencegah bagian belakang hewan berputar.

Penggunaan tiang mempunyai keuntungan karena kuat, cukup ringan, (dapatdiangkut orang dalam jarak yang cukup jauh), murah, dan mudah dipindahkan. Bilatidak ada tiang pengambilan darah yang khusus dibuat, maka sepotong kayu yangkuat dapat digunakan dengan cara yang sama. Pastikan bahwa tiang cukup kuatsebelum digunakan.

Pengendali hidung

Untuk membuat hewan diam, dan mencegah gerakankepala. Pengendali hidung dapat digunakan. Pengendalihidung seperti tang yang besar dengan ujung yang bulat dantidak tajam yang tidak menutup pada ujungnya. Alat iniditempatkan didalam hidung hewan dan dapat digunakanuntuk mengendalikan kepala ke posisi yang diperlukan.

Pengendali hidung baik untuk menahan danmengendalikan hewan, dan harus digunakan biladiperlukan. memberikan Sebagian kecil hewan yang tidakmenyukainya dan menjadi lebih memberontak, jadi jangandigunakan bila tidak membantu pekerjaan anda.

Toolbox Survey 97

BabiAnak babi dan babi kecil dengan mudahdapat dikendalikan

dengan hanya memganginya. Babi yang lebih besar agak sulitditahan dan mungkin memerlukan beberapa orang. Suatu alat yangberguna adalah jerat babi (pig snare).

Alat ini berupa simpul kabel baja yang dilewatkan dalam pipaand terikat pada pegangan. Untuk menggunakan jerat babi, simpuldilonggarkan dan diselipkan dalam mulut babi. Babi sangat ingintahu dan umumnya mencicipi dan menggigit simpul bila diletakandidekatnya. Simpul harus diletakkan dibelakang taring dankemudian diikat erat dimoncongnya. Pegangan dipegang keatas ataudiikat. Pastikan bahwa kabel cukup tebal agar tidak memotongmulut babi.

Bila ditangkap secara ini, babi akan menarik keras kebelakang dan menjeritkeras. Bila bekerja didekatnya (misalnya mengambil darah) anda harusmenggunakan penutup telinga untuk mengamankan pendengaran. Walaupun hanyamoncongnya yang ditangkap,, babi biasanya akan diam. Bila jerat abbi tidak ada,maka sepucuk tali biasa dengan simpul yang dapat digeser disalah satu ujungnyadapat digunakan dengan cara yang sama.

Pig snare

Toolbox Survey 98

KudaKuda biasanya lebih biasa dikendalikan orang dibandingkan hewan lainnya,

jadi pemeriksaan lebih mudah.

Jerat

Jerat pengikat, sama seperti yang digunakan untuk sapi, biasanya cukup untukmengendalikan kuda untuk diperiksa atau diambil darahnya. Bila diperlukanpengekang yang lebih baik, maka dapat digunakan peregang.

Peregang (Twitch)

Peregang adalah cara memegang danmemutar bagian kulit. Ini menyebabkanrasa tidak nyaman dan kuda biasanya akandiam. Cara mudah untuk menggunakanperegang adalah memegang sebagian kulitleher dan memutarnya, atau memegangsalah satu telinga dan memutarnya. Carayang lebih efektif adalah menggunakanperegang hidung. Peregang hidung adalahsepotong kayu dengan simpul kecilmelewati lubang disalah satu ujungnya.Cara menggunakannya adalah lewatkansimpul melewati jari tangan kiri danrenggut otot bibir bawah dengan tangankiri dan lewatkan simpul diantara jari-jari.ke otot. Dengan tangan kanan, putarlahtongkat untuk mengeratkan simpul tali. Kuda akan berdiri diam dengan pereganghidung. Hati-hati jangan menggunakannya terlalu lama, karena anda dapat melukaikulit otot yang lembut.

Toolbox Survey 99

DombaDomba relatif sangat mudah ditangani, akan tetapi

mungkin lebih sulit ditangkap. Setelah tertangkap,angkat domba dan dudukan dipunggungnya, denganpunggungnya bersandar ke kaki anda. Domba akanduduk diam. Untuk mengambil darah, kepala dapatditekan kebelakang dengan tangan sambil menguakleher.

KambingKambing juga cukup kecil untuk ditangani dengan

mudah. Mereka sering dapat diam dengan menaruhtangan didadanya Untuk melakukan prosedur yangmenyakitinya, mereka dapat dipegang di sisinya. Untukmenempatkan kambing ditanah, mula-mula pegangkambing dengan sisinya pada kaki anda. Taruh satutangan melewati punggungnya sampai ke ujung bawahbelakang dan renggut kulit dibagian perut. Taruh tangan yang lain dibawah leher.Dorong dengan dan kaki angkat kambing lalu lepaskan pada sisinya diatas tanah.Saat anda melakukannya, anda dapat memegang kepalanya dan menekuknya kebagian badan. Dengan tetap menekan kepalanya kebawah, kambing tidak akan dapatberdiri. Kepalanya dapat diletakkan rata dengan tanah, dan gunakan kaki untuk

menekannya kebawah. Hati-hati padakakinya kambing karena dengan cara inikambing masih dapat menendang.

Anak sapi dan sapi dewasa sedangdapat diletakkan ditanah dengan carayang sama.

Toolbox Survey 100

Koleksi Spesimen dan penanganannya Sampel darah adalah tipe spesimen yang paling umum dikumpulkan dalam

survai penyakit hewan. Darah dapat dianalisa dalam laboratorium untuk identifikasiberbagai antibodi yang ada karena terkena penyakit atau vaksinasi, termasuk karenaantigen dari berbagai mikroorganisme and tanda-tanda penyakit lainnya.Dibandingkan jenis sampel lainnya (seperti sampel jaringan atau usapan/swab),sampel darah lebih mudah dikumpulkan dan diangkut. Akan tetapi, biasanya andahanya berkesempatan satu kali untuk mendapatkan sampel darah selama survai.Bilamana sampel darah tidak cukup banyak, atau rusak sewaktu diangkut kelaboratorium, maka informasi dari sampel darah tersebut hilang, dan upaya seleksihewan dan pengumpulan darah percuma. Karenanya sangatlah penting untukmemperoleh sampel darah yang cukup dan penangannya harus hati-hati selamadalam pengangkutan ke laboratorium.

Spesimen lainnya selain darah dapat dikumpulkan. Feses diperiksa untukdeteksi adanya telur parasit usus, dan mudah dikumpulkan dan dikirim. Sampelkhusus lainnya, seperti usapan hidung, parutan oesophagus atau biopsi jaringanmemerlukan teknik, peralatan dan media pengangkutan khusus Bila anda inginmengumpulkan spesimen ini, bekerja samalah dengan staf laboratorium dalammerencanakan cara yang terbaik.

Ada dua macam peralatan utama untuk pengambilan sampel darah Jarum dansyringe normal dapat digunakan dalam segala situasi, dan dengan latihan, dapatdikerjakan dengan satu tangan. Bila menggunakan syringe pastikan untukmemindahkan sampel darah dalam tabung untuk pengangkutan segera setelahdiambil. Tutuplah jarumnya dan cabut sebelum menyemprotkan darah dalam tabungdarah..

Blood collection with a syringe

Toolbox Survey 101

Alternatif lain adalah menggunakan evacuated tubes (atau tabung vakum). Iniadalah tabung gelas atau plastik yang kosong. Isi udara telah diisap dari tabung jaditerjadi vakum didalamnya. Ini digunakan dengan pemegang yang khusus, berupajepitan plastik dengan jarum berujung ganda.

Cara menggunakan tabung vakum :

Step 1: Pertama kali tempatkan jarum pada tempat pemegangnya. Jarumpendek akan tepat masuk dalamlengan dan jarum panjangdiluarnya. Bukalah tutup jarumyang pendek dan tempatkan dalampemegangnya dan sekrupkan untukmengencangkannya.

Step 2: Masukkan tabung yang telahdivakum pada pegangannya. Bilatabung didorong kedalam, jarumpendek akan menembus penutup,dan udara akan masuk danmembuatnya tidak berguna.Biasanya ada tanda garis yang halusdekat penutup pegangan. Andadapat mendorongnya sampai tandatersebut tanpa memasukkan udarakedlaam tabung. Jarum akan beradasekitar pertengahan sumbat dantabung tidak akan jatuh.

Step 3: Bukalah penutup jarum dan masukkan jarum ke pembuluh venahewan. Walaupun jarum masuk ke vena, darah tidak akan mengalir.

Step 4: Dorong tabung kedalam pegangannya, sehingga jarum yangdidalam menembus sumbat. Kondisi vakum akan mengisap darahkedalam tabung. Tahan tabung sampai hampir penuh. Bila darahtidak mengalir, gerakkan tabung untuk menemukan pembuluh vena.Jangan menarik keluar jarum, karena udara akan masuk kedalamtabung dan tidak berguna. Kalau anda akan mencabut jarum danmulai lagi, mula-mula cabut tabung dari pegangannya, barukeluarkan jarum dari hewan. Jarum sering tersumbat darah bila telahdipakai satu kali, jadi apabila anda akan mencoba lagi, akan lebihbaik menggunakan jarum yang baru.

Step 5: Setelah tabung penuh, tarik tabung dan jarum keluar dan tekan kulittempat asal jarum untuk mencegah pendarahan.

Tabung vakum lebih mahal dari tabung suntik normal, tetapi sering lebih cepatdan lebih mudah digunakan, karena anda tidak perlu menarik pengisap untukmengambil darah, dan anda tidak perlu memindahkan darah ke tabung lain untukdikirimkan.

Tempat pengambilan darah berbeda antar hewan, dan selalu ada yang yangpaling mudah. Beberapa titik yang sering digunakan dijelaskan dalam penjelasanmengenai masing-masing jenis hewan. Walaupun demikian ada pedoman umumyang berlaku untuk semua jenis ternak.

Evacuated tube

Toolbox Survey 102

• Selalu gunakan jarum baru untuk setiap hewan. Penggunaan ulang jarum dapatmenyebarkan penyakit antar hewan, kontaminasi sampel darah dari campurandarah hewan yang berbeda, sangat mengecewakan karena jarum seringkalibuntu dan akan sulit karena jarum menjadi tumpul.

• Tabung plastik dapat dicuci dan disterilkan, tetapi cepat menjadi kaku dan sulitdipakai, jadi penggunaan ulang lebih baik dihindari

• Ikatlah hewan dengan baik sebelum mengambil darah. Bila hewan bergerakakan sulit untuk mengambil darah, dan membahayakan anda.

• Pastikan bahwa kulit hewan bersih sebelum mengambil sampel darah. Seringjika kelihatannya bersih, tidak perlu melakukan apa-apa. Jika ada kotoran padakulitm dapat dikerat dan dibersihkan dengan alkohol pada kapas atau kain .Biarkan alkohol mengering sebelum memasukan jarum. Beberapa hewan sangatpeka terhadap infeksi. Pada kuda, selalu bersihkan dengan alkohol sebelummengambil sampel darah.

• Darah cepat membeku setelah dikumpulkan. Kalau test serologik dilaboratorium memerlukan serum, gunakan tabung darah biasa untukmembiarkannya menggumpal. Kalai plasma atau butir darah merah yangdiinginkan (butri darah putih untuk test adanya antigen), maka antikoagulanharus digunakan agar darah tidak menggumpal. Tanyakan pada laboratoriumantikoagulan mana yang disukai - yang biasa digunakan adalah heparin danEDTA. Bila menggunakan antikoagulan, darah harus dengan hati-hati diaduksaat berada dalam tabung. Goyang pelahan-lahan tabung dari ujung ke ujung 3 -4 kali untuk mengaduknya. Tabung jangan dikocok, karena akanmenghancurkan sel darah merah dan rusaknya sampel. be gently mixed once itis in the tube.

• Jarum bekas harus dibuang dengan benar. Banyak penyakit yang dapat menulardari hewan ke manusia karena tertusuk jarum, jadi hati-hatilah. Jangan sekali-kali membuang jarum ke tanah atau membuangnya kemana-mana. Botol plastikdengan leher yang sempit (seperti yang digunakan untuk menjual air minumatau softdrink) merupakan botol simpan yang baik. Bila penuh, botol harusdibakar dalam api yang panas untuk menghancurkan jarum.

Sapi dan KerbauDarah dapat diambil dari dua tempat pada sapi. - vena jugularis di leher atau

vena caudal di bawah ekor. Untuk mengambil darah dari vena jugularis, hewanharus ditahan diam dan kepala diangkat keatas. Gunakan jerat hidung, dan lewatkantali ke dahan pohon untuk mengangkat kepalanya. Untuk menghentikan hewanmenggerakan kepalanya, sering sangat berguna dengan adanya asisten yangmembantu memegang tanduk dan moncong dengan keras. Vena jugularis melewatilekuk dibagian bawah leher di setiap sisi. Detak jantung dapat dilihat di bagian dekatdada. Vena lebih mudah terlihat bila anda menekan tangan anda ke vena di dekatdada. Ini akan menutup aliran darah dan vena akan menggelembung. Vena uinisangat besar dan umumnya mudah dilihat dan menusuk jarum kedalamnya.Gunakan jarum ukuran 16 - 18 gauge 1½ - 2 inci . Melalui cara ini dapatdikumpulkan darah cukup banyak. Pada sapi besar, dan kerbau, kulita dapat sangattelah dan sulit melihat vena. Mungkin anda perlu menggunakan jarum ukuran 2 inci..

Guidelines for blood collection

Jugular vein

Toolbox Survey 103

Kambing, domba dan kuda. Darah dapat diambil dari kambing, domba dan kuda

dengan cara dari vena jugularis, sama seperti teknik padasapi dan kerbau. Pada kuda caranya sangat mirip, hanyahewan tidak perlu ditahan diam . Gunakan jerat pengikat,atau bila hewan nervus , gunakan juga pemutar. Pastikananda desinfeksi daerahnya sebelum mengambil darah.

Kambing dapat diambil darahnya sambil berdiri, bilaada yang membantu memegang kepalanya keatas. Padakuda dan kambing vena jugularis mudah ditemukan.

Domba dapat diambil darahnya dengan memegangdadanya. Vena mungkin agak sulit ditemukan apalagibila tertutup wool disekitar leher, tetapi teknikpengambilannya sama.

BabiPada babi ada tiga temmpat pengambilan darah. Untuk jumlah yang cukup

banyak, vena cava cranial didasar leher digunakanuntuk mengambil darah, daripada vena jugularis.Hewan diikat menggunakan jerat babi sebagamanadisampaikan diatas, dan kepala diangkat keatassetinggi mungkin. Vena dapat ditemukan dibagianbawah leher, sekitar tempat dimana leher bertemu.Ikuti trachea (saluran udara) sampai terasa tulangdibagian depan dada (sternum). Disitu terdapat lekukkecil dikedua sisi titik ini. Dengan jarum 20 gauge 2inci (untuk yang dewasa) tekan jarum lurus kedalamlekukdan biarkan menggantung di tengah. Vena tidakakan terlihat karena letak vena agak ke dalam, dananda harus mencarinya. Pada anak babi dan babi kecil,akan lebih mudah melakukan ini dengan menahanbabi pada punggungnya. Asisten dapat memegangmoncongnya dan menarik kaki depan sejajar denganpunggung.

Untuk jumlah darah yang sedikit, ada dua tempatlainnya Vena di telingan dapat digunakan, karenamudah dijangkau dan dilihat. Akan tetapi vena inicukup kecil, maka gunakan jarum halus (19023 gauge)dan tidak banyak darah yang dapat dikumpulkan. Anda hendaknya menggunakanalat suntik, bukan yang vakum, karena isapan yang kuat dapat melumpuhkan vena.

Vena di ekor juga dapat digunakan, kalau bagian belakang hewan dapatditahan diam. Pengambilan darah dilakukan sama seprti pada sapi, walaupun venaagak lebih sulit ditemukan.

Ayam

Toolbox Survey 104

Ayam dan unggas lainnya kecil dan mudah ditahan diam, tetapi venanya jugakecil, sebagaimana juga jumlah sampel darah yang juga kecil. Untuk mengambildarah ayam, gunakan vena di sayap, yang terletak dibagian bawah sayap dan sejajardengan tulang pertama. Untuk menemukan ini, hendaknya asisten memegang ayamterlentang, dan salah satu sayapnya terentang sehingga bagian bawah sayap terlihat.Cabut bulunya didaerah sekitar siku pertama. Vena yang biru akan terlihat jelasdibawah kulit. Tekan vena dibagian dasar sayap sehingga terisi dengan darah danlebih mudah terlihat. Gunakan jarum halus (20-23 gauge) dan alat suntik (bukantabung vakum) dan pelahan-lahan selipkan dalam kulit sejajar dengan vena. Isapdarah secara perlahan. Atau jarumnya saja yang disuntikkan dan darah diteteskankedalam tabung. Vena sangat mudah rusak dan menyebabkan pendarahan bawahkulit dan akan menulitkan pengambilan darah.. Setelah selesai. Tekan daerah inibeberapa menit untuk mencegah pendarahan. Pendarahan pada ayam agak lamban,dan sangat mudah kehilangan darah jika daerah suntikan tidak ditekan.

Pencatatan data Setiap kali spesimen dikumpulkan, nomor tabung harus dicatat dalam lembar

data. Ada beberapa informasi dasar yang juga harus dicatat untuk membantu analisisspesimen, yang mencakup :

• Desa tempat pengambilan sampel.• Tanggal pengumpulan • Tanda kenal pemilik • Jenis hewan (jika lebih dari satu yang disurvai) • Jenis kelamin hewan • Umum hewan

Suatu contoh lembar catatan data diberikan dalam Appendix D.

Pengiriman dan cara proses darah

Toolbox Survey 105

Ketika darah dianalisa, biasanya serum atau plasma yang diperiksa, dan kadan-kadang darah total. Bila sel darah merah rusak, haemopglobin yang berwarna merahdilepaskan. Ini tidak akan memungkinkan digunakannya serum atau plasma, karenaterwarnai haemoglobin. Sel darah mudah rusak bila darah dikerjakan secara kasar(dokocok, datau disemprotkan dari jarum), dibiarkan memanas, atau dibiarkanterlalu lama.

Darah akan berada dalam kondisi bagus untuk testing, bila tiga aturan dibawahini diikuti : 1) jangan diperlakukan kasar, 2) jangan dibiarkan menjadi panas, dan 3)jangan dibiarkan terlalu lama sebelum test. Jika darah dikumpulkan dari lapangan,darah harus langsung ditempatkan didalam kotak pendingin atau kulkas mobol. Bilakulkas mobil ada, ini adalah pilihan terbaik. Jika tidak ada, kotak pendingin denganbeberapa balok es terbungkus cukup untuk menyimpan darah selama satu hari.Jangan gunakan es biasa dalam kotak pendingin karena bila es mencair, tanbungmenjadi basah, dan label akan luntur atau lepas. Pastikan bahwa tabung selaluberada pada posisi tegak.

Bila ditempatkan dalam kulkas pada temperatur 4ºC, darah dapat disimpanselama 2 - 3 hari tanpa mengalami banyak kerusakan akan tetapi lebih baik di prosessecepat mungkin.

Darah terdiri dari sel-seldarah ( merah dan putih) dancairan dalam mana butir darahdibawa, yaitu plasma. Butirdarah merah mengandunghaemoglobin yang berwarnamerah pengangkut oksigen.Bila tidak tangani secara benarsetelah diambil/dikumpulkan,sel-sel darah merah dapatpecah dan mengeluarkanhaemoglobin. Warna merahplasma akan menggagalkananalisis laboratorium. Plasmam e n g a n d u n g b e r b a g a isubstansi terfmasuk antibodidan faktor-faktor pembekudarah (atau koagulan). Setelahdarah diambil, darah dapat disimp[an dalam tabung ddengan atau tanpa koagulan(seperti lithium heparin, atau citrate). Bila tidak ada koagulan, darah akanmenggumpal/membeku. Cairan yang memisah keluar disebut serum, yang berupaplasma tanpa faktor-faktor pembeku darah. Untuk menjamin kondisi darah baikuntuk analisa adalah dengan memisahkan sel-sel darah merah. Bila ini sudahdikerjakan serum atau plasma dapat dibekukan dan disimpan untuk waktu yanglama. Gunakan sentrifus untuk memisahkan butir darah dari serum atau plasma.Tempatkan tabung darah secara teratur dan seimbang dalam sentrifus, dan putarselama 10 menit dengan kecepatan 2.000 rpm (atau sedikit lebih lama untuk spesimendengan koagulan). Setelah selesai, semua butir darah akan berada didasar tabung,dan serum/plasma yang being di bagian atas. Gunakan pipet untuk memindahkanserum atau plasma dari tabung darah ke tabung serum. Beri label dan simpan beku-20ºC atau lebih dingin sampai siap analisis.

Toolbox Survey 106

5Wawancara Pedesaan

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi

Bagian I: Latar Belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit HewanBab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen

Bab 5: Wawancara PedesaanPetunjuk Umum

Siapa yang harus hadirMengorganisir pertemuanSiapa yang harus memimpin wawancaraMemperoleh informasi yang baikMemastikan kerjasama

Struktur wawancaraPendahuluan dan pengenalanKerangka sampling desaRanking prioritas penyakitPengumpulan informasi wabah penyakit

Bab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisis SurvaiBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju Insiden Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit

Bagian III: Catatan untuk PelatihBab 10: Pedoman untuk PelatihBab 11: Rencana PelajaranBab 12: Lembar Kegiatan

110 Bab 5: Wawancara Pedesaan Toolbox Survey 110

Seperti didiskusikan di Bab 4, salah satu cara tercepat, dan paling mudah untukmengumpulkan informasi adalah berbicara dengan petani. Bertanya kepada petanitentang penyakit ternak sangat mudah dan tidak mahal dibandingkan dengansampling darah ternak atau memeriksa ternaknya sendiri. Masalahnya kualitasinformasi yang diperoleh melalui wawancaxra dengan peternak sering kurang bagusdibandingkan pemeriksaan ternak secara langsung.

Wawancara pedesaaan atau dengan kelompok petani pemilik ternak merupakansarana yang sangat berharga untuk mengumpulkan informasi dari pemilik ternak,dan menjamin bahwa kualitas informasi sebaik mungkin. Wawancara terhadapkelompok lebih cepat dan efisien, karena semua orang yang perlu ditanyaidikumpulkan di suatu tempat. Kualitas informasi lebih baik karena kita dapatmelakukan referensi-silang atas informasi yang diberikan, membandingkanpemikiran dan ide dari orang yang berbeda. Sangat mudah mendapatkan informasiyang berharga mengenai kejadian yang lalu, karena pemilik ternak dapat membantusatu dan lainnya untuk mengingat sesuatu yang mungkin mudah terlupakan.Ingatan suatu kelompok dari pedesaan lebih baik dibandingkan dengan ingatansecara individu.

Salah satu keuntungan wawancara pedesaan adalah banyaknya informasi yangberbeda dapat dikumpulkan untuk waktu yang singkat. Informasi yangdikumpulkan pada waktu wawancara tergantung pada tujuan survai, tetapi tipe-tipekunci informasi akan dibahas pada bab ini.

Ini hanya beberapa alasan untuk menggunakan wawancara kelompok.Keuntungan lain akan dibahas selanjutnya. Akan tetapi, untuk mencapai keuntunganini, wawancara harus dilakukan dengan ketrampilan, yang membutuhkan latihan-latihan dan kecakapan tertentu.

Tipe wawancara tergantung pada tipe informasi yang dibutuhkan. Wawancarayang tidak berstruktur, yang mungkin dalam bentuk diskusi yang terarah mengenaimasalah penyakit sangat berguna untuk mengetahui apa masalah yang dihadapipemilik ternak. Wawancara semi struktural mempunyai daftar topik atau masalahyang dibutuhkan untuk didiskusikan, tetapi masih ada ruang bagi pemilik ternakuntuk berbicara masalah lainnya yang tidak terdapat pada daftar. Wawancara yangberstruktur mempunyai daftar yang jelas mengenai pertanyaan, dimana pemilikternak diminta untuk menjawabnya. Wawancara berstruktur dengan cepatmengumpulkan bermacam-macam fakta dan gambaran. Pada prakteknya wawancarapedesaan merupakan campuran dari berbagai macam tipe - pertanyaan khusus untukmenentukan informasi kunci (sebagai contoh tanggal terakhir wabah PMK), danlebih umum diskusi yang tidak berstruktur untuk mengetahui masalah yangdihadapi desa.

Petunjuk umum

Siapa yang harus hadir?Salah satu tujuan wawancara pedesaan adalah untuk mengumpulkan informasi

yang lengkap tentang ternak di desa. Yang ideal adalah semua pemilik berbagai jenisternak di desa harus datang pada saat wawancara. Sebagai contoh, apabila survaidirancang untuk mengumpulkan informasi tentang sapi, semua peternak yangmemelihara sapi harus terwakili dalam pertemuan. Hal ini sering tidak mungkin,tetapi harus diusahakan agar sebanyak mungkin pemilik ternak datang dalampertemuan.


Pada umumnya untuk menentukan seseorang pada suatu rumah tangga yangseharusnya datang pada pertemuan berada diluar kontrol tim survai. Pada suatumasyarakat, pertemuan dapat dipandang penting, dan kepala rumah tangga, yangpada umumnya pria, akan hadir dalam pertemuan. Lainnya, mungkinmemandangnya sebagai membuang waktu, dan anggota keluarga dengan tingkatanlebih rendah diminta untuk menghadirinya. Atau kemungkinan, orang sedang sibukbekerja pada waktu diadakan pertemuan, karenanya seseorang harus datangmewakili.

Orang yang paling tepat diwawancarai adalah yang mengetahui ternak denganbaik. Kepala rumah tangga adalah pemilik ternak, tetapi kemungkinan wanita dananak-anak yang bertanggung jawab memelihara setiap hari, adalah mereka yangmempunyai pengetahuan terhadap penyakit yang diderita oleh ternaknya.

Besarnya kelompok mempunyai pengaruh terhadap baik-buruknya wawancarayang dilakukan. Kelompok kecil mudah untuk dikelola, tetapi “ingatan kelompok”dan jumlah diskusinyapun juga kecil. Kelompok yang besar akan sulit untukdikelola, dan komentar setiap individu akan hilang pada pembicaraan umum.Ukuran yang ideal adalah 10-20 orang. Apabila lebih banyak yang datang padawawancara , agar pertemuan berjalan dengan lancar sebaiknya dipecah menjadi duaatau lebih kelompok kecil, dan dilakukan wawancara terpisah. Hal ini mempunyainilai tambah, karena informasi yang didapat dari satu kelompok dapat dipergunakanuntuk meneliti informasi kelompok lainnya.

Mengorganisir pertemuanPemilik ternak harus tahu tentang wawancara beberapa waktu sebelumnya

sehingga mereka dapat merencanakan untuk hadir. Cara untuk mengorganisirnyatergantung organisasi survai keseluruhan, dan mudah tidaknya komunikasi dengandesa.

Apabila komunikasi dengan desa mudah dilakukan (dengan telepon, ataumelalui kurir), maka kepala desa dapat dihubungi satu atau dua minggu sebelumnyamengenai acara yang direncanakan. Kepala desa diminta mengundang danmengadakan pertemuan kepada semua pemilik ternak. Ini adalah hubungan pertamayang sangat penting, dan beberapa keterangan singkat harus diberikan tentangtujuan survai dan pertemuan tersebut.

Meskipun desa telah diberitahu satu atau dua minggu sebelum pertemuan, akansangat baik apabila kepala desa diingatkan sehari sebelumnya. Hal inimenghindarkan terlupanya pertemuan.

Apabila akses ke desa sangat sulit dan menghubungi lebih dari sekali tidakmungkin, kontak pertama kali kemungkinan saat diadakan wawancara. Pada kasusini, tim survai harus siap memberitahukan kepada pemilik ternak sendiri danmenunggu sampai mereka dapat datang ke pertemuan.

Waktu yang terbaik untuk wawancara tergantung pada aktivitas normal di desa,dan aktivitas lainnya yang direncanakan sebagai bagian dari survai. Pada umumnyawaktu yang terbaik adalah waktu yang paling sesuai untuk pemilik ternak untukmenghadiri pertemuan. Suatu hal yang penting dan akan dikemukakan kemudianadalah bantuan dari pemilik ternak untuk memberikan informasi kepada tim survai.Setiap usaha harus dibuat untuk membuat keikutsertaan mereka yang terbaik danmenyenangkan. Oleh karena itu pertemuan harus direncanakan pada waktu yangsesuai bagi pemilik ternak, bukan yang sesuai untuk tim survai.


Teladan: Survai yang dilakukan yang mengikutkan pewawancara desa, dansampling darah babi di desa. Tim survai dapat datang ke desa pada waktu pagisekali, dan melakukan wawancara sebelum pemilik ternak memulai pekerjaan.Kemudian ternak dapat diperiksa setelahnya pada waktu siang hari, dan timsurvai kembali ke rumah pada waktu malam hari. Pendekatan lain adalahdatang ke desa pada pada waktu tengah hari, wawancara pada malam harisetelah pemilik ternak selesai bekerja, dan mengumpulkan spesimen pada pagihari berikutnya, dan kembali ke rumah atau pindah ke desa lainnya pada waktutengah hari. Apabila pemilik ternak senang melakukan pertemuan pada malamhari, tawaran cara kedua mungkin yang terbaik..

Wawancara dapat dilakukan pada tempat pertemuan yang dimiliki olehmasyarakat, di sekolah, tempat pemujaan, di rumah salah seorang pemilik ternakatau ditempat terbuka. Dimanapun pertemuan diadakan, sebaiknya di tempat yangtenang dan sedikit gangguan sehingga respon dari para pemilik ternak dapatdidengar dengan jelas.

Siapa yang harus memimpin wawancara?Adalah suatu seni dalam memimpin wawancara, dan beberapa orang lebih

sesuai dibandingkan dengan lainnya. Orang yang memimpin wawancara haruslahsbb:

• mempunyai pengertian yang jelas tentang tujuan survai, urutan wawancara,dan cara bagaimana informasi tersebut akan dikumpulkan,

• mempunyai pengetahuan teknis yang baik tentang semua penyakit yangdidiskusikan dan dapat menjawab pertanyaan tentang penyakit-penyakittersebut,.

• lancar dengan bahasa dan dialek yang digunakan oleh penduduk desa. Padasituasi tertentu sangat menolong apabila pemimpin wawancara mempunyaiaksen yang sama,

• Santai dalam menyampaikan kepada kelompok dan dapat berbicara denganjelas dan suara yang keras,

• mengerti dan menghargai sosial budaya dan kebiasaan di desa tersebut danmembuat orang merasa releks,

• menghargai dan menilai pengetahuan dan keterampilan pemilik ternak danmembuatnya bahwa pengetahuan dan bantuan mereka sangat berharga,

• Tidak mengintimidasi pemilik ternak. Mereka harus merasa bebas untukmengemukakan pendapatnya.

• dapat mengeluarkan respon dari anggota yang diam dan pemalu dalamkelompok, dan mendorong untuk berpartisipasi semua pemilik ternak.

• Jadilah wanita, apabila yang diwawancarai adalah kelompok wanita.

Sering sukar untuk mendapatkan seseorang dengan kualitas tersebut. Apabilamemilih dan melatih staff yang akan survai, seseorang yang percaya diri, cakap,mudah bergaul dan sensitif harus diidentifikasi, dilatih dan didorong dengan baik.Pemimpin wawancara yang terampil mempunyai dampak yang kuat pada kualitasinformasi yang dikumpulkan, serta kemauan pemilik ternak untuk berpartisipasi.


Memperoleh informasi yang baik

Mendengarkan

Salah satu peranan yang penting dari petugas veteriner pemerintah adalahpenyuluhan – memberikan nasehat dan pelatihan isu kesehatan hewan terhadappemilik ternak. Selama wawancara, seorang staf veteriner mungkin memperolehkesulitan untuk menghindar dari peranannya sebagai pemberi informasi, dancenderung menginterupsi pemilik ternak untuk mengkoreksi salah tafsir,memberikan nasehat, atau, yang paling jelek adalah memberikan kuliah. Posisi daritim survai selama wawancara adalah sebagai murid, tidak sebagai guru, danmempunyai kewajiban untuk bertanya dan mencatat jawabannya. Bagi kebanyakanpetugas veteriner pemerintah untuk mengingat bahwa tugasnya adalahmendengarkan dan bukan berbicara, adalah salah satu hal terberat dalamwawancara.

Disamping itu, wawancara pedesaan menawarkan suatu kesempatanpenyuluhan yang sangat baik. Hal ini akan didiskusikan pada halaman 111 padabagian Memastikan Kerjasama.

Mendorong participasi

Salah satu keuntungan yang sangat penting dalam wawancara pedesaan untukmengumpulkan informasi adalah kemampuan untuk bertanya dan mengumpulkaninformasi dari banyak orang sekaligus. Apabila banyak pemilik ternak dalamwawancara tidak berpartisipasi dalam wawancara tersebut (tidak menawarkanpendapatnya atau mengambil bagian dalam diskusi) maka potensi keuntunganwawancara pedesaan tidak terwujudkan. Wawancara yang sukses adalah apabilasemua peserta mempunyai kesempatan untuk menyampaikan gambaran danlaporan pengalamannya secara penuh, dan ini terserah pada tim survai, khususnyapemimpin wawancara untuk mencoba memastikan hal ini terjadi.

Ada beberapa alasan mengapa banyak orang mungkin menolak untukberpartisipasi selama wawancara, tetapi yang utama adalah berhubungan denganstatus sosial dan kebiasaan setempat. Pada kebanyakan pertemuan, akan terdapatperbedaan tingkat sosial peserta wawancara. Diantara pemilik ternak, kepala desabiasanya merupakan orang yang mempunyai tingkat yang tertinggi, bersama dengananggota masyarakat desa dengan posisi sebagai pegawai pemerintah (contohnya,petugas veteriner). Pemilik ternak juga mempunyai urutan status, mungkinberhubungan dengan usia, jumlah ternak yang dipelihara, atau kriteria lainnya.Disamping itu lapisan status sosial yang mapan di desa, lapisan status sosial laindiperkenalkan selama pertemuan dalam mendiskusikan isu kesehatan ternak.Anggota masyarakat dengan pengalaman atau pengetahuan lebih mengenaikesehatan ternak akan mempunyai kedudukan yang kuat untuk berpartisipasidibanding dengan orang yang pengetahuannya kurang. Dari gambaran ini, timsurvai biasanya diidentifikasi sebagai ahli kesehatan hewan, dan karenanyamempunyai status yang sangat tinggi. Meskipun hal ini merupakan suatukeuntungan, hal ini mungkin juga akan mengintimidasi anggota masyarakat desayang pengetahuannya tentang kesehatan hewan tidak jelas dan mungkinmenyebabkan mereka ketakutan dan mengabaikan.

Masalah perbedaan status sosial antara peserta dengan status sosial yang lebihtinggi adalah kebiasaan mengemukakan pandangan dan bicara lebih banyak,sedangkan peserta dengan status sosial yang lebih rendah akan bicara lebih sedikit,


dan dengan sendirinya kurang berlawanan atau membetulkan pernyataan pemimpindesa. Meskipun demikian hal ini tidak berlaku untuk setiap masyarakat atau sosialbudaya, tetapi tujuan untuk memastikan agar semua pemilik ternak berpartisipasitetap harus ada. Pengertian yang baik dari sosial budaya lokal dan sensitivitasterhadap status sosial merupakan suatu keuntungan, tetapi tehnik lainnya jugamembantu.

Pada permulaan wawancara, secara alami pada waktu permulaan agak malu-malu atau enggan untuk berbicara. Suatu aktifitas awal dalam wawancara untukmemecah kebekuan dan membuat setiap pemilik ternak berbicara akan membantumemecahkan hambatan ini. Bentuk aktivitas ini tergantung pada tujuan dariwawancara dan apakah sesuai dengan kebiasaan lokal. Hal ini mungkin bagianformal dari wawancara (misalnya pengumpulan informasi pada sejumlah pemilikternak dari setiap peserta, didiskusikan pada halaman 115) atau dapat dalam bentukpermainan atau aktivitas khusus yang dirancang untuk menghibur peserta, danmembuatnya berbicara dan berfikir tentang ternaknya.

Teladan: Kompetisi merupakan jalan yang baik untuk membuat peserta ikutpada awal wawancara. Apabila anda berkeinginan untuk membentuk kerangkasampling ternak desa , anda dapat menggunakan aktivitas ini agar orangberfikir tentang berapa banyak ternak yang dimilikinya serta milik tetangganya.Bagilah pemilik ternak menjadi beberapa tim (4 atau 5 apabila cukup orangnya).Mintalah untuk setiap tim menghitung jumlah ternak (dari setiap spesies yangada) di desa. Beritahukan kepada mereka bahwa tim yang mendapatkan angkayang sebenarnya akan mendapat hadiah. Beri mereka waktu 5 menit untukberfikir apa hasilnya. Tulis nama tim dan tebakannya di papan tulis atau padaselembar kertas yang besar. Anda selanjutnya terus membuat kerangkasampling (halaman 115) untuk mencari jalan keluar mengenai jumlah ternakyang sebetulnya. Hadiah dapat berupa beberapa buah paket obat cacing ataubarang lainnya yang dapat membantu pemeliharaan ternak.

Jenis latihan ini orang mulai berfikir tentang jumlah ternak yang dipelihara olehpemilik ternak, termasuk yang tidak hadir dalam pertemuan. Hal ini juga membuataktivitas berikutnya (bertanya kepada setiap pemilik ternak berapa jumlah ternakyang dimiliki) lebih mudah dimengerti – hal ini dilakukan untuk menentukan siapayang menang dalam kompetisi. Hal ini juga menggaris bawahi fakta bahwa hanyajumlah ternak yang dibutuhkan, dan informasi tentang jumlah ternak yangdipelihara oleh setiap pemilik ternak tidak dipergunakan untuk keperluan lainkecuali hanya untuk menghitung total jumlah ternak.

Cara lain untuk mempermudah bagi semua pemilik ternak untuk berpartisipasiadalah mencoba meminimalkan perbedaan persepsi dalam status antara tim survaidan pemilik ternak. Hal ini dapat dilakukan secara fisik dengan mengurangi jarakantara keduanya.. Dalam pertemuan dimana peserta duduk di lantai atau di tanah,tim survai juga harus duduk di lantai atau di tanah. Pada setiap kasus, dimanaukuran kelompok memungkinkan, duduk melingkar akan lebih baik dibandingkandengan pengaturan duduk tradisional “pembicara - pendengar”. Kesenjangandapat dikurangi secara verbal, dengan jalan membiarkan pemilik ternak tahu bahwaanda mengerti masalah dan kesulitannya.

Mengarahkan pertanyaan khusus kepada anggota kelompok secara khususdapat juga membantu partisipasi. Sering beberapa peserta cenderung berbicara


banyak. Apabila pertanyaan umum diajukan, dan salah seorang yang vokalmenjawabnya, hal ini dapat ditanyakan kembali dan ditujukan pada orang tertentu.

Teladan: Salah satu tujuan dari wawancara adalah menentukan penyakit babiyang paling penting di desa. Hal ini dapat dilakukan dalam dua bagian.Pertama, semua penyakit babi yang terdapat di desa dibuat daftarnya.Kemudian kelompok mengidentifikasinya mana yang paling penting. Selamawawancara, pertanyaan diberikan kepada seluruh kelompok, dan kepala desamenjawab bahwa kematian diantara babi muda adalah masalah yang palingpenting. Pemimpin wawancara kemudian bertanya kepada peserta yangkurang vokal dan bertanya “Apakah bapak mempunyai masalah dengankematian babi muda?”, “Apakah bapak mempunyai masalah yang lain denganbabi bapak?”, dan “Yang mana diantara masalah tersebut yang palingpenting?”. Hal ini dapat diulang untuk beberapa orang pemilik ternak, untukmengkonfirmasikan respon permulaan, atau untuk mendapatkan gambaranyang baik penyakit apakah yang terjadi dan bagaimana pemilik ternakmeranking kepentingannya.

Suatu kelompok dalam kebanyakan masyarakat yang sering mempunyai statussosial yang lebih rendah adalah wanita. Hal ini mungkin terlihat lebih jelas apabilamembicarakan hal memelihara ternak (khususnya ternak besar) yang kemungkinandipandang sebagai aktivitas pria. Disamping persepsi tentang statusnya yangrendah, adalah sangat penting untuk mendorong wanita untuk menghadiriwawancara. dan menstimulasinya untuk berpartisipasi. Ada beberapa alasan untuk.ini. Meskipun wanita mungkin sering tidak dianggap sebagai pemilik ternak,mereka kebanyakan bertanggung jawab pada pemeliharaan ternak, dan mungkinorang yang paling menghabiskan sebagian besar waktunya dengan ternak. Untukternak dengan status yang lebih rendah (misalnya unggas), mereka kemungkinanmempunyai tanggung jawab tersendiri. Wanita mempunyai pengetahuan yangcukup banyak tentang masalah yang mempengaruhi ternak. Alasan lain mengapawanita didorong untuk berpartisipasi, karena mereka mewakili jaringan sosial yangkhas dalam suatu desa, dan sangat menarik, mempunyai akses juga terhadapinformasi yang berbeda dari pria. Sebagai contoh, waktu membuat kerangkasampling desa (halaman 115) wanita sering dapat memberikan informasi jumlahternak yang lebih baik dan detail atas jumlah ternak pemilik ternak yang tidak hadirdalam pertemuan.

Pada kebanyakan masyarakat, wanita akan duduk pada kelompok yangterpisah dari pria selama pertemuan. Apabila hanya beberapa orang wanita yanghadir, mungkin sulit bagi mereka untuk memberi kontribusi. Akan tetapi apabilacukup jumlah wanita yang hadir , pertanyaan mungkin akan menstimulasi banyakdiskusi diantara kelompok wanita. Pembicara yang meyakinkan mungkin munculdari kelompok wanita yang akan memberikan laporan pada diskusi ini, tetapi bilatidak, pertanyaan yang terarah kepada wanita tertentu harus dapat memperolehperspektifnya pada masalah yang didiskusikan.


Bahasa

Bahasa yang digunakan selama wawancara memegang peranan penting untukpartisipasi pemilik ternak dan kualitas informasi yang dikumpulkan. Jelaslah bahwapemimpin wawancara, dan orang yang mencatat secara detail harus lancarberbahasa daerah dan dialek setempat. Berbicara dengan bahasa yang sama danmenggunakan ekspresi yang sama akan menolong mengurangi senjang antara timsurvai dan pemilik ternak dan mendorong partisipasi yang baik.

Bahasa yang digunakan harus jelas dan sederhana, dan menghindarimenggunakan terminologi teknis (sesuatu yang sulit bagi staf veteriner yang terlatih).Meskipun demikian, terdapat garis yang halus antara menggunakan bahasa yangsederhana dan nampak mengesankan.

Nama Penyakit

Pilihan kata-kata merupakan hal yang penting apabila mendiskusikan penyakittertentu. Staf veteriner mungkin tertarik pada kelompok penyakit tertentu, yangbiasanya disebut dengan nama teknisnya (sering dalam bahasa Inggris). Tim survaisering berfikir tentang penyakit sebagai fakta khusus, masing-masing penyakitdengan penyebab yang berbeda. Dipihak lain, pemilik ternak mungkin tidakmengerti tentang penyebab spesifik penyakit tertentu, dan lebih bernuansa gejalapenyakit. Apabila ternak bertingkah laku tertentu, dan menunjukkan tanda-tandatertentu, akan dianggap mengidap penyakit tertentu. Gejala penyakit tersebutkemungkinan mempunyai nama lokal yang unik, atau nama teknis dari penyakittertentu mungkin digunakan.

Teladan: Di desa tertentu, pemilik ternak mengidentifikasi penyakit tertentusebagai sangat penting. Mereka menerangkan penyakit tersebut mempengaruhisapi dan kerbau, menyebabkan demam yang tinggi, kehilangan nafsu makan,sedikit kembung, dan kebanyakan mati setelah 2 atau 3 hari. Mereka mempunyainama lokal untuk penyakit ini, tetapi setelah ditanyakan kepada tim survai,mereka menyebutnya sebagai haemorrhagic septicaemia. Petugas veteriner lokaltelah meninjau ke desa dan menerangkan tentang vaksinasi haemorrhagicsepticaemia, dan mengatakan bahwa itu adalah nama teknis dari penyakit


tersebut. Belum pernah ada konfirmasi pengujian post-mortem atau laboratoriumpenyebab kematian, dan faktanya, ada beberapa penyakit yang berbeda terjadidi desa tersebut, dan semuanya nampak hampir sama, dan dikelompokkanmenjadi satu bergejala sama. Haemorrhagic septicaemia hanyalah satu-satunyapenyakit.

Kecenderungan pemilik ternak untuk berbicara tentang tanda-tanda penyakitberdasarkan pola gejala klinis, daripada penyakit spesifik harus diingat selamawawancara. Kesalahan dapat dihindari dengan memberikan perhatian terhadapbeberapa butir.

Jangan menggunakan nama teknis untuk suatu penyakit apabila menanyakantentang penyakit tersebut. Apabila anda mengetahui tentang nama lokal, dan mengertipenyakit apa atau penyakit tersebut memang betul-betul terjadi, gunakan namatersebut. Apabila tertarik pada penyakit tertentu, terangkan gejala penyakit tersebut,atau tunjukkan gambar ternak yang menunjukkan gejala tertentu, dan minta kepadapemilik ternak disebut apa penyakit tersebut. Eksplorasi apakah nama ini hanyadigunakan untuk satu macam penyakit, atau mungkin kelompok dari beberapapenyakit . Apabila pemilik ternak menggunakan nama teknis penyakit, tanyakanuntuk memperjelas apakah nama teknis yang dimaksud sama pengertiannya denganpenyakit yang anda maksud.

Pada kebanyakan situasi, gejala klinis dan tingkah laku dari penyakit dalam suatupopulasi cukup dapat dibedakan dengan pasti bahwa nama yang diberikan olehpemilik ternak adalah nama dari satu macam penyakit. Pada yang lainnya, hal ini tidakdemikian sederhana.

Waktu mengumpulkan dan menganalisis informasi penyakit dari pemilik ternakanda diharapkan tetap sadar akan tipe informasi yang dikumpulkan dan kualitasnya.Pada waktu gejala penyakit dijelaskan, ada kemungkinan beberapa jenis penyakit lainikut, akan tidak mungkin dibedakan ragam penyebabnya didalam analisa. Apabilasurvai dilakukan untuk mengkaji laju insiden haemorrhagic septicaemia yangdidasarkan pada data wawancara, tetapi nama lokal untuk penyakit yang termasukbeberapa penyakit lain yang menyebabkan kematian mendadak, tidak akan mungkindilaporkan bahwa laju insiden wabah HS misalnya, 12 per 100 desa per tahun, tetapiakan lebih tepat bila laju insiden wabah penyakit yang menyebabkan demam dankematian yang cepat adalah 12 per 100 desa per tahun.

Pertanyaan terus meneruso

Salah satu aturan dalam mengumpulkan informasi lewat wawancara adalah andatidak boleh puas dengan jawaban pertama. Apabila pertanyaan diajukan, adalahberbahaya apabila jawabannya salah, seperti alasan yang ada pada daftar yangterdahulu atau dengan alasan pengalaman orang yang menjawabnya tidak mewakilipengalaman seluruh desa. Karenya ide yang baik, apabila diuji ulang setiap jawabanyang didapat. Hal ini dilakukan dengan menanyakan pertanyaan yang sama dengancara yang berbeda, pada beberapa orang. Setiap waktu, pertanyaan difokuskan padabeberapa aspek masalah yang berbeda, dan setiap jawaban dibandingkan. Apabilaterdapat yang tidak konsisten , maka mulailah diskusi untuk memecahkan masalahdan mendapatkan suatu kesepakatan.

Teladan: Satu daftar dengan semua pemilik ternak dibuat sebagai kerangkasampling. Semua yang datang telah melaporkan jumlah ternak yang dimiliki.“Apakah ada pemilik ternak yang tidak datang dalam pertemuan?”. Kelompokmenjawab dengan tiga nama lagi. “Sudah semuanya? Apakah ada lagi?” Salah


seorang menjawab bahwa tidak ada lagi. “Apakah ada yang tetangganyamemiliki ternak tidak hadir disini?” Salah seorang ingat bahwa tetangganyatidak datang, dan secara detail kemudian dicatat. “Apakah ada orang yangtinggal di luar desa dan memelihara ternak?”, “Bagaimana dengan jalan yangmengarah ke utara?”, “Jalan yang kearah barat?”

Tipe pertanyaan yang terus menerus, dan yang membantu mengingatkan pemilikternak tentang informasi, dapat dilanjutkan sampai tim survai yakin bahwa merekamengumpulkan informasi yang terbaik.

Memastikan kerjasamaKerjasama dan kemauan baik dari pemilik ternak sangat penting bagi

keberhasilan survai. Untuk kebanyakan survai penyakit, orang yang mempunyaiinformasi yang dibutuhkan adalah pemilik ternak, dan satu-satunya cara untukmengumpulkan spesimen dari ternak yang dimiliki. Apabila pemilik ternak engganuntuk bekerjasama, maka sumber informasi yang sangat berharga mengenai penyakitternak telah hilang. Tanpa informasi, usaha untuk mengontrol penyakit mungkinmenjadi sangat sulit. Peranan kunci dari pemilik ternak berarti bahwa setiap usahaharus dilakukan untuk membuatnya senang hati berpartisipasi dalam wawancara, dan(bila dibutuhkan) dengan senang hati mengijinkan tim survai untuk mengumpulkanspesimen dari ternaknya.

Apabila survai penyakit ternak belum pernah dilakukan sebelumnya di desatersebut, sebagian besar pemilik ternak biasanya dengan senang hati akanbekerjasama, mungkin lebih karena mereka ingin tahu. Meskipun demikian, tujuandari tim survai harus meyakinkan pemilik ternak agar dengan senang hati bekerjasamawaktu mendatang apabila dilakukan survai lagi. Meskipun kemungkinan tidak adarencana lagi untuk mengadakan survai dalam waktu yang akan datang, programkontrol penyakit yang berjalan membutuhkan pemantauan dengan survai yangteratur. Apabila setiap survai, pemilik ternak menjadi tidak mau berpartisipasi lagi,selanjutnya akan lebih sulit untuk memperoleh desa yang mau bekerjasama.

Masalah memmastikan kerjasama untuk masa mendatang, adalah bahwa survaipenyakit hewan sebagian besar dirancang mengambil sesuatu dari desa, dan tidakmemberikan. Selama survai, informasi dan sampel darah dikumpulkan dan tim survaimeninggalkan dan pindah ke desa lainnya. Keuntungan tim survai adalah sangatbesar - mereka mempunyai informasi dan spesimen yang dibutuhkan untukmengetahui situasi penyakit, dan menolong untuk mengelola program kontrolpenyakit untuk seluruh negeri. Keuntungan bagi desa dan pemilik ternak yang telahmemberikan informasi dan spesimen tidak jelas. Apabila tim survai meninggalkandesa, yang terjadi adalah membuang waktu beberapa jam untuk wawancara, danmembantu memegang ternaknya untuk diambil darahnya untuk sampel, berhentibekerja, dan mengganggu ternaknya. Hal ini jelas bahwa banyak pemilik ternak yangmemandang tidak memperoleh keuntungan langsung bagi mereka dan menolakberpartisipasi untuk waktu yang akan datang. Tantangan bagi tim survai adalahmemberikan keuntungan langsung kepada pemilik ternak sehingga mereka akansenang hati di waktu yang akan datang. Cara yang terbaik untuk mencapai hal initergantung situasi dan budaya, tetapi beberapa anjuran akan dikemukakanselanjutnya.

Menjelaskan tujuan survai


Cara yang termudah untuk membuat pemilik ternak bekerjasama dengan baikadalah didasarkan pada komunikasi yang baik. Hal ini merupakan sesuatu yangpaling sering kelupaan. Pada permulaan wawancara, pimpinan survai harus denganjelas menerangkan maksud dantujuan survai, peranan desa dalam survai, dankeuntungan yang diperoleh desa dari survai. Hal ini harus mengikutkan butir-butirsebagai berikut:* Survai dilakukan oleh pemerintah (atau organisasi lain) untuk mengumpulkan

informasi yang akan membantu memecahkan masalah penyakit seluruh negeri.(Tujuan dari survai dapat juga dijelaskan. Sebagai contoh untuk mengumpulkaninformasi, pemerintah memutuskan penyakit mana yang paling penting,karenanya mereka mengalokasikan lebih banyak biaya untuk mencobamemecahkan masalah penyakit tersebut.) Hasil survai ini karenanya akanmenguntungkan semua pemilik ternak di negeri ini (atau propinsi dll.), bukanhanya desa ini, akan tetapi mungkin belum terlihat untuk sementara ini.

• Survai tidak secara langsung membantu desa ini atau desa lainnya yang disurai,tetapi semua desa.

• Desa dipilih secara acak untuk mewakili semua desa di daerah tersebut.• Informasi yang dikumpulkan hanya digunakan untuk memecahkan masalah

kesehatan hewan, dan tidak akan diberikan kepada siapapun kecuali kepadapejabat veteriner. (Hal ini untuk menghilangkan ketakutan bagi banyak pemilikternak kalau informasi yang diberikan digunakan untuk pajak atau maksudlainnya).

• Terangkan berapa lama wawancara akan berlangsung, dan apa yang diharapkandari pemilik ternak setelah wawancara (apabila spesimen akan dikumpulkan).

Apabila harapan pemilik ternak dari survai realistis (misalnya tidak bertujuansecara langsung menguntungkan desanya), maka mereka tidak mudah kecewa.Apabila merekadi sadarkan akan potensi keuntungan dan pentingnya survai padatingkat yang lebih luas, mereka mungkin akan lebih merasa senang membantu untukkepentingan umum.

Sikap

Sikap dari tim survai terhadap pemilik ternak akan mempengaruhi cara merekamembantu survai tersebut. Tim survai harus merasa bahwa pemilik ternak adalah ahlimengenai ternaknya dan kesehatan ternaknya, dan bahwa informasi yang dimilikiadalah penting. Apabila pemilik merasa bahwa pendapatnya dan pengalamannyadihargai, dan tim survai menghargai bantuannya, mereka akan lebih mudahberpartisipasi dengan baik dan bangga atas kontribusinya.

Payment

Disamping keterangan yang baik dan demonstrasi untuk menghargai pemilikternak, masih belum ada keuntungan material kepada mereka dari survai ini. Pada hal-hal tertentu, mungkin perlu memberikan pembayaran terhadap pemilik ternak, olehkarena itu mereka mendapatkan keuntungan dari partisipasinya terhadap survai.

Pembayaran dalam bentuk uang, mungkin sebagai dorongan untuk datang dalamwawancara, atau pembayaran terhadap spesimen darah yang diambil. Meskipunkadang-kadang pembayaran perlu, pembayaran tunai sebaiknya dihindari bilamungkin, dengan dua alasan. Pertama, membuat survai mahal, dan pejabat veterineruntuk negara yang sedang berkembang jarang dapat menerima tambahan pengeluaran.Kedua, hal ini memberikan harapan pada pemilik ternak. Apabila ada survai,


pembayaran diberikan kepada petani yang berpartisipasi, survai yang akan datang kedesa tersebut yang tidak dapat menyediakan imbalan pembayaran akan sulit mendapatpartisipasi.

Meskipun pada umumnya pembayaran tunai bukan merupakan ide yang baik,pembayaran dalam bentuk lain mungkin lebih dapat diterima. Misalnya, distribusi obatcacing kepada pemilik sapi sebagai bentuk ucapan terima kasih kepada mereka atasbantuannya dan biasanya membentuk hubungan yang baik, tanpa menimbulkanmasalah dengan pembayaran tunai (misalnya memberikan harapan dan mengurangikerjasama untuk survai yang akan datang bila tanpa dilakukan pembayaran). Bentuklain dari tipe pembayaran dalam bentuk barang atau jasa, yang dapat secara langsungmenguntungkan kesehatan ternak di desa dapat juga dilakukan (misalnya vaksinasigratis). Meskipun, pertimbangan, bahwa bila pekerja veteriner swasta memberikanobat-obatan ke desa, (tidak lumintu) pemberian obat cacing gratis atau vaksinasimungkin tidak sesuai (lumintu) bagi sistem swasta, dan oleh karena itu harus dihindari.

Informasi Pelayanan veteriner di kebanyakan negara sedang berkembang mungkin tidak

mempunyai banyak uang untuk membayar pemilik ternak, tetapi mereka mempunyaiinformasi tentang penyakit, dan ini adalah salah satu cara untuk memberikankeuntungan yang sebenarnya kepada pemilik ternak, dalam bentuk pembayaran untukpartisipasinya. Wawancara pedesaan merupakan kesempatan yang baik untuk pemilikternak untuk mengumpulkan banyak informasi dari tim survai. Untuk desa yangbanyak, hal ini mungkin tidak umum bagi staf veteriner untuk melakukan kunjungan.Setelah wawancara pedesaan dimana masalah penyakit telah didiskusikan, pemilikternak kemungkinan besar berfikir tentang semua masalah yang mereka punyai denganternaknya. Tim survai dapat memberikan semua petunjuk dan infomasi yangdibutuhkan pemilik ternak.

Menyediakan informasi dan menjawab pertanyaan pemilik ternak adalahmerupakan hal yang penting untuk memberikan kegunaan bagi pemilik ternak. Hal inisangat baik apabila dilakukan pada akhir wawancara, apabila semua masalah penyakittelah didiskusikan, dan semua informasi telah dikumpulkan. Pemilik ternak kemudiandiundang untuk bertanya apa saja yang berhubungan dengan kesehatan ternaknya,untuk didiskusikan atau memperoleh petunjuk. Bila perlu beberapa topik dapatdisarankan sesuai yang muncul dalam diskusi.

Bagian dari wawancara ini mungkin tidak akan mengumpulkan lebih banyakinformasi lagi, akan tetapi tetap harus dilihat sebagai komponen yang penting. Sebanyakmungkin waktu harus dipergunakan menyangkut semua pertanyaan yang diajukan.Staf veteriner yang biasa melakukan penyuluhan model presentasi kuliah harusmenghindarinya, dan dengan cermat mendengarkan pertanyaan, dan membahasnyasecara ringkas dan tidak berbicara kosong dan panjang lebar, dan mempresentasi topikyang telah dipersiapkan.

Gembira

Apabila partisipan didalam survai ini senang dengan pengalaman ini, untuk alasanapa saja, mereka akan merasa senang untuk membantu survai. Salah satu caranya adalahdengan memberikan hiburan atau rekreasi sebagai bagian dari survai peninjauan. Adabanyak cara yang dapat dilakukan, dan hal ini mungkin mencapai banyak kegunaan.

Tingkat yang paling mudah, semua peserta dapat diundang untuk makan padaakhir wawancara, yang disediakan oleh tim survai. Kegembiraan dari pemilik ternak,adalah merupakan kesempatan untuk mendiskusikan masalah-masalah pada keadaan


yang informal, dan memperoleh pengertian yang lebih baik terhadap masalah penyakitdi desa. Apabila tim survai bermalam, ide ini dapat dikembangkan untuk pesta danmakan bersama. Bentuk lain dari hiburan dapat diberikan, juga merupakan salah satupelayanan penyuluhan. Sebagai contoh, pameran dapat diperagakan, dan berhubungandengan tema kesehatan hewan yang penting, namun dalam bentuk hiburan. Alternatiflain adalah pemutaran video atau film dengan tujuan yang sama dapat dipersiapkan danditunjukkan selama atau sesudah wawancara. Untuk keberhasilan cara ini, video yangdiputar harus merupakan hiburan dan bukan kuliah tentang kontrol penyakit yangmembosankan.

Teladan: Pelayanan veteriner dari suatu negeri mempunyai studio televisi danmenayangkan acara televisi yang populer dan menghasilkan episode khusus yangberkaitan dengan masalah kesehatan hewan. Karakternya dikenal dengan baik diseluruh pelosok negeri, dan plotnya untuk setiap episode memberikan hiburanyang menyenangkan. Episode ini ditunjukkan oleh staf survai pada akhir dariwawancara di desa, keduanya bersifat menghibur dan memberikan pesan yangpenting.

Struktur wawancaraStruktur wawancara pedesaan tergantung pada tipe informasi yang dikumpulkan.

Hal yang penting adalah untuk menangani beberapa masalah sebelum yang lain.Misalnya, pertanyaan dengan tujuan untuk memperoleh penyakit apa yang terjadi didesa, atau apakah pemilik mengerti nama penyakit, harus selalu mendahului sebelumbertanya mengenai penyakit tertentu.

Suatu contoh struktur wawancara sebagai bagian dari survai pedesaan ditunjukkandibawah ini. Wawancara dapat digunakan untuk survai pedesaan yang bertujuan untukmengumpulkan beberapa tipe informasi secara simultan – spesimen darah dari sapi dankerbau untuk memperkirakan prevalensi antibodi penyakit mulut dan kuku; informasidari pemilik ternak untuk membantu menentukan prioritas kontrol penyakit; daninformasi untuk mengestimasi laju insiden penyakit mulut dan kuku yang menjadiwabah pada masa lalu. Berbagai aktivitas dan keluaran dari wawancara yangberhubungan dengan sampling dan tipe survai yang berbeda (laju prevalensi daninsiden) yang diuraikan dalam buku ini dibahas dengan rinci dibawah ini.

Aktivitas dan keluaran

Aktivitas

• Aktivitas 1: Wawancara pedesaan• Aktivitas 1.1: Pendahuluan dan pengenalan• Aktivitas 1.2: Membentuk kerangka sampling • Aktivitas 1.3: Memilih ternak untuk pengumpulan darah• Aktivitas 1.4: Daftar dan rangking masalah penyakit utama• Aktivitas1.5: Pengumpulan informasi sejarah wabah (misalnya:.PMK)• Aktivitas 1.6: Diskusi terbuka dan menjawab pertanyaan

• Aktivitas 2: Spesimen darah• Aktivitas 2.1: Pengumpulan spesimen darah• Aktivitas 2.2: Pencatatan data• Aktivitas 2.3: Proses dan simpan spesimen


Keluaran

• Keluaran 1: Kerangka sampling• Keluaran 2: Daftar ternak untuk seleksi• Keluaran 3: Lengkapi formulir wawancara

• Keluaran 3.1: Penyakit utama dan rangking dari yang terpenting• Keluaran 3.2: Tanggal wabah PMK yang terakhir

• Keluaran 4: Spesimen darah dan lembar pencatatan

Pendahuluan dan pengenalan (Aktivitas 1.1)Permulaan pertemuan merupakan waktu yang terbaik untuk menjelaskan tujuan

dari survai seperti yang disebutkan pada halaman 111. Pada waktu yang sama, stafsurvai harus diperkenalkan, dan aktivitas di desa dijelaskan. Untuk survai yangberkaitan dengan pemilik ternak ternak, bermacam-macam masalah pasti muncul,kebanyakan karena salah pengertian atau kegagalan komunikasi. Yang terbaik untukmengatasi masalah ini adalah menyatakan sebelum menjadi masalah. Pengalamanselama survai pendahuluan atau pekerjaan lapangan sebelumnya akan menunjukkandimana masalah itu akan terjadi. Disini beberapa contoh mengenai masalah yangpotensial, dan cara mengalamatkannya dalam acara pembukaan pertemuan.

• Kenapa desa ini dipilih? Mengapa mengumpulkan sampel darah ternak saya?Beberapa pemilik ternak mungkin merasa curiga atau menjadi korban bahwamereka telah dikhususkan untuk berpartisipasi dalam survai. Mereka mungkinmerasa bahwa tim survai telah menanggap ternaknya lebih berpenyakit daripadakepunyaan tetangganya. Untuk menghindari impresi ini, hal ini harus dijelaskanbagaimana desa atau setiap ternak terpilih.. Untuk penduduk desa yang tidakberpengalaman dalam sampling atau peluang, konsep seleksi acak mungkin terlalupanjang untuk diterangkan. Salah satu pendekatan adalah dengan menerangkanbahwa komputer telah memilih desa dan ternak tersebut. Oleh karena mesin danbukan seseorang yang membuat keputusan, maka mereka tidak akan sinis, karenamesin jelas tidak mengetahui tentang mereka. Alternatif lain adalah denganmenggunakan analogi dadu, kartu atau lotere.

• Apakah anda menggunakan informasi jumlah ternak untuk keperluan pajak?Orang sering curiga mengenai jawaban pertanyaan yang berhubungan dengankekayaannya, khususnya apabila pertanyaan datang dari seseorang yang menjadipegawai negeri. Pada masyarakat tertentu, salah satu ukuran kekayaan adalahjumlah ternak yang dimiliki. Menerangkan bagaimana informasi tersebut akandigunakan akan menghilangkan ketakutan mereka. Sebagai contoh, waktumembuat kerangka sampling, hal ini dapat diterangkan bahwa tim survai hanyatertarik untuk mengetahui berapa jumlah ternak disana. Informasi mengenaipemilik dibutuhkan, agar tim dapat mengidentifikasi ternak tersebut. Setelah ternakdiambil contoh, informasi tentang nama pemiliknya akan dibuang.

• Apakah pengumpulan spesimen darah akan menyakiti ternak? Di banyak desa,pengalaman pemilik ternak dengan jarum hanyalah digunakan untukmenyuntikkan vaksin atau obat-obatan lainnya. Ditempat dimana kampanyevaksinasi telah berjalan lama, penyuluhan yang efektif mungkin telah memberikanpesan bahwa anda jangan memvaksin ternak yang bunting atau ternak muda,dengan resiko yang menyebabkan keguguran atau sesuatu yang membahayakan.Perbedaan antara sampling darah dan menyuntikkan vaksin mungkin tidak jelas,


dan peternak karenanya sangat enggan memperkenankan tim survai mengambilsampel darah ternak muda atau yang sedang bunting. Untuk menyatakan masalahini, hal yang harus diterangkan adalah perbedaan antara vaksinasi danpengambilan spesimen darah, dan menjamin pemilik ternak bahwa hal ini tidakmembahayakan ternaknya. .

Kerangka sampling desa (Aktivitas 1.2)Alasan kunci untuk melakukan wawancara pedesaan adalah secepatnya

mengumpulkan informasi untuk membuat kerangka sampling, agar sampling secaraacak dapat dilakukan. Prosesnya adalah sederhana, tetapi kecermatan diperlukan agarkerangka sampling lengkap dan seteliti mungkin..

Cara yang terbaik untuk memastikan bahwa informasinya lengkap adalah denganjalan menghadirkan pemilik ternak sebanyak mungkin dalam wawancara. Hal initergantung pada bagaimana caranya memberitahu tentang adanya pertemuan,menerangkan apa maksud dan tujuan pertemuan, dan apakah telah diingatkan lagi.Apabila tidak mungkin memberitahu pemilik ternak tentang pertemuan sebelumnya,mungkin dibutuhkan waktu yang cukup dan upaya untuk mengumpulkan sebagianbesar mereka untuk datang bersama.

Membentuk kerangka sampling adalah merupakan aktivitas pertama didalamwawancara, langsung setelah pendahuluan. Salah satu keuntungannya adalahmembantu memecahkan kebekuan, dan mendorong peserta untuk berbicara. Setiaporang yang di wawancarai ditanyai dengan pertanyaan langsung dan diharapkanjawaban yang jelas.

The process of building a sampling frame is:

Step 1: Menerangkan aktivitas.Step 2: Tanyakan setiap orang, satu demi satu namanya dan jumlah sesuai jenis

ternak yang (atau kepala keluarganya) dipeliharanya. Misalnya, apabilasurvai bertujuan untuk mengumpulkan sampel secara acak terhadapkambing, hanya jumlah kambing yang dipelihara oleh setiap keluargayang dibutuhkan.

Step 3: Catat jawabannya pada lembar pencatatan, seperti tertera dibawah ini.Salinan penuh dari lembar pencatatan data terdapat pada Appendix D.

Nº Nama Kambing Jumlah. Total Terseleksi

1 Lung Noi 5

2 Tu Nyai 5

3 Silipak 4

4 Khamphone 10

Step 4: Bila setiap orang yang hadir telah ditanya, tanyakan apakah ada pemilikternak lainnya yang tidak hadir dalam pertemuan..

Step 5: Untuk setiap pemilik ternak yang tidak hadir, mintakan kelompok untukmemperkirakan jumlah ternak yang dipelihara.

Step 6: Tanyakan terus sampai anda yakin bahwa tidak seorangpun yangtertinggal. (Lihat “Pertanyaan yang Terus Menerus di halaman 110).


Step 7: Satu atau dua anggota dari tim survai selanjutnya dapat menggunakankerangka sampling untuk memilih ternak sampel sementara pertemuanberjalan terus. Proses seleksi dari kerangka sampling desa (Aktivitas 1.3)diterangkan dengan rinci di Bab 3 halaman 55.

Ranking prioritas penyakit (Aktivitas 1.4)Bagian ini memberikan contoh dari banyak jenis informasi yang berbeda yang dapat

dikumpulkan selama wawancara. Bila memutuskan prioritas penyakit untuk programpengendaliannya dan pengeluaran yang dilakukan oleh pemerintah, banyakpertimbangan harus dilakukan.. Diantaranya adalah keseluruhan biaya penyakit yangberhubungan dengan prevalensinya atau laju insiden dan kerugian dikaitkan denganpenyakit tersebut. Kriteria lainnya untuk menentukan prioritas penyakit termasukkepentingannya dalam perdagangan internasional, dan terhadap kesehatan masyarakat.Suatu pertimbangan yang harus selalu dicatat adalah pentingnya penyakit terhadappemilik ternak. Informasi ini mudah untuk dikumpulkan dengan cepat selamawawancara pedesaan.

Cara yang efektif untuk pengendalian penyakit, dan mengendalikannnya se-efisienmungkin adalah dengan jalan memahami penyakit tersebut. Hal ini tidak hanya denganjalan mengetahui penyakit apa dan dimana terjadi, tetapi juga kapan kejadian penyakittersebut. Pengertian tentang pola musiman dari kejadian penyakit tersebut dapatmengarah pada pengembangan cara pengendalian yang lebih mengenai sasaran.

Teladan: Vaksin haemorrhagic septicaemia lokal yang tersedia hanya dapatmemberikan proteksi selama 6 bulan. Biaya vaksinasi semua ternak dua kalisetahun terlalu tinggi, dan pejabat veteriner memberikan pilihan vaksinasi ternakdengan jumlah terbatas atau vaksinasi dilakukan sekali setahun. Pengujian polapenyakit menunjukkan indikasi bahwa 90% wabah haemorrhagic septicaemiaterjadi dalam waktu periode setiap 5 bulan selama musim hujan. Apabila ternakdivaksin sekali setahun, pada awal musim penghujan, 90% kejadian wabahpenyakit ini dapat dihindari, dengan hanya menggunakan biaya separuh darivaksinasi yang dilakukan dua kali setahun.

Bila mengumpulkan informasi untuk meranking penyakit dari gambaran yangdiberikan oleh pemilik ternak, akan juga lebih mudah untuk mengumpulkan informasipola penyakit tersebut di desa. Pengumpulan informasi tersebut adalah sbb:

Step 1: Untuk setiap spesies atau jenis ternak (atau untuk semua species),tanyakan pada kelompok untuk mendaftar semua penyakit yang terjadidi desa. Pastikan bahwa nama yang digunakan di desa dicatat, demikianpula diskripsi dari tanda-tanda penyakit tersebut (lihat Nama Penyakitpada halaman 109).

Step 2: Untuk setiap penyakit yang dijelaskan, tanyakan pada bulan apabiasanya penyakit tersebut terjadi. Gunakan skala waktu yang sesuaiuntuk desa tersebut - beberapa orang akan lebih senang menggunakanbulan kalender untuk melaporkan informasi yang ada, sementara yanglain mungkin lebih senang menggunakan kalender pertanian,menggunakan referensi upacara tertentu, atau musim untukmenerangkan perbedaan waktu dalam satu tahun. Gunakan yang paling

Seasonal patterns of disease

Disease ranking


umum digunakan di desa, tetapi anda harus dapat menghubungkandengan bulan kalender.

Step 3: Catat informasi pada lembar pencatatan data, seperti yang terteradibawah ini. Gunakan garis untuk mengindikasikan bahwa penyakitterjadi pada bulan tertentu. Salinan keseluruhan terdapat pada AppendixD. Salinan dalam bentuk yang besar harus dibuat dan dipajang,sehingga semua orang dapat melihatnya, misalnya pada lembaran kertasyang besar dan ditempelkan di tembok.

Nama Penyakit Deskripsi Jenis Ranking

J F M A M J J A S O M D

PMK Sapi

Diare Babi

Matimendadak

Ayam

Step 4: Tanyakan pada pemilik ternak untuk meranking urutan penyakit dariyang terpenting.

Terdapat beberapa cara untuk meranking, dan banyak kriteria yang membuat

penyakit menjadi penting. Pada situasi yang sederhana tanyakan kepada penduduk desauntuk mendiskusikan penyakit tersebut dan memutuskan penyakit mana rankingpertama, kedua dan ketiga yang sangat penting secara keseluruhan, berdasarkan padakriteria yang digunakan mereka.

Pendekatan yang lebih komplek dan memakan waktu adalah menggunakan latihanmeranking secara penuh. Hal ini meliputi diskusi untuk menetapkan kriteria mana yangharus digunakan untuk menentukan penyakit mana yang penting (sebagai contoh,jumlah kematian, biaya pengobatan, kehilangan kerja, kehilangan bobot badan).Kemudian untuk setiap kriteria, setiap penyakit diberikan skor untuk mengukur sejauhmana pentingnya. Untuk pemilik ternak yang buta huruf, skor dapat diberikan dengankelereng atau kacang. Untuk setiap kriteria yang berbeda, setiap kelompok diberikan 20butir kacang, dan mereka diminta untuk meletakkannya pada penyakit yang berbedamenurut rankingnya. Hal ini dikerjakan oleh kelompok dan merupakan satu kesatuan.

Tehnik yang sederhana dapat pula digunakan, tergantung pada tingkat kebutuhanrincian informasi. Sejumlah butir-butir harus diingat untuk semua pertanyaan untukmenentukan prioritas penyakit.

• Jangan menyebut penyakit tertentu sebelum penentuan rangking. Bahkan apabilatujuan survai untuk mengumpulkan informasi terhadap penyakit khusus, penyakittersebut harus tidak disebutkan sampai sesudah rangking penyakit ditentukan. Halini termasuk saat kontak pertama dengan desa untuk memberitahukan kepadamereka tentang akan adanya pertemuan. Alasannya bahwa pemilik ternak berfikirbahwa penyakit yang sedang dipelajari adalah penting karena tim survai datang

Ranking techniques


untuk mempelajarinya, meskipun mereka secara normal tidakmempertimbangkannya.

• Untuk alasan yang sama, pimpinan wawancara tidak boleh menyatakan padapemilik ternak mengenai penyakit apapun yang mungkin penting. Tidak adapenyakit yang khusus disebut, selain oleh pemilik ternak. Apabila merekamemerlukan bantuan untuk memulai, berikan pertanyaan, atau berikan contohuntuk jenis ternak lainnya yang tidak relevan dengan survai yang dikerjakan(misalnya anjing).

• Jangan menginterpretasikan jawaban. Bila mencatat data gunakan nama lokaluntuk gejala penyakit, daripada menggunakan nama teknis untuk penyakittertentu. Apabila dibutuhkan pengkajian mungkin dilakukan kemudian, menurutgejala penyakit yang ada.

• Jangan berkomentar. Bila pemilik ternak mendaftar penyakit, peranan pimpinanwawancara adalah mendengar dan membantu mereka mengingat penyakit yangberbeda. Terdapat kesempatan pada akhir wawancara untuk mengkoreksi adanyamis-konsepsi atau tanggapan ataspertanyaan yang diajukan.

Pengumpulan informasi sejarah terjadinya wabah(Aktivitas 1.5)

Pengukuran laju insiden penyakit adalah suatu jalan untuk mengkaji tingkatpenyakit pada populasi. Pengurangan respon laju insiden penyakit pada programkontrol penyakit adalah indikator keberhasilan program yang dilakukan. Pengukurantradisional terhadap laju insiden penyakit membutuhkan laporan yang lengkap untukperiode waktu yang panjang, dimana sangat sulit untuk dicapai pada negara yangsedang berkembang. Bab 8 menjelaskan teknik untuk memperkirakan laju insidenwabah penyakit di desa, berdasarkan informasi yang dikumpulkan selama wawancaradi pedesaan. Kunci dari informasi yang dibutuhkan adalah saat terjadinya wabahpenyakit terakhir yang terjadi di desa tersebut.

Hal ini adalah contoh pertanyaan tentang kejadian di waktu lampau. Orang seringsulit untuk mengingat secara detail sesuatu yang telah terjadi pada waktu yang telahlama sekali. Pendekatan untuk memperkirakan laju insiden penyakit yang sangat cepat,sederhana dan tidak mahal, tetapi mempunyai masalah terhadap ketergantunganingatan pemilik ternak, dan karenanya kurang teliti. Untuk memecahkan masalah ini,ada beberapa tehnik yang dapat digunakan untuk meyakinkan bahwa jawaban yangdiberikan adalah seakurat mungkin.

Pertama, teknik yang digunakan untuk mengumpulkan informasi hanya untukpenyakit tertentu. Penyakit yang terjadi sebagai wabah di desa yang tanda-tandanyamudah ditemukan, dan mempunyai dampak yang besar. Makin besar dampaknya padawaktu terjadinya wabah, semakin mudah untuk diingat untuk tahun-tahun berikutnya.Sebagai contoh, penyakit yang menyebabkan ternak mati adalah yang paling mudahdiingat daripada penyakit yang hanya menyebabkan sakit. Dipihak lain, penyakit yangmembuat pemiliknya bekerja keras untuk waktu yang lama (misalnya mengasuhternaknya, memotong pakan, mengobati) mungkin lebih mudah lagi untukmengingatnya daripada sesuatu yang datang dan pergi dengan cepat (misalnya matimendadak untuk ternak yang nampak sehat). Wabah penyakit yang mempunyaidampak finansial, menyebabkan kehilangan uang, juga dengan mudah diingat.

Jalan lain untuk membuat wabah penyakit diingat dengan mudah adalah denganjalan bertanya pada kelompok daripada pada seseorang untuk mengingatnya, karenanyadigunakan wawancara di pedesaan. Selama terjadinya wabah penyakit di pedesaan

Strengths and weaknesses


banyak pemilik ternak terpengaruh dan menderita, sementara yang lain tidak menderitasama sekali karena tidak kehilangan. Apabila anda bertanya kepada seseorang yangternaknya tidak sakit, mereka mungkin lupa bahwa pernah terjadi wabah penyakit.Apabila anda bertanya pada seseorang yang ternaknya mati, besar kemungkinan merekaingat. Menggunakan wawancara kelompok akan mengumpulkan ingatan darisekelompok orang, yang dapat membandingkan ingatannya dengan tetangganya danmencoba untuk menentukan kapan waktu terjadinya wabah tersebut.

Proses pengumpulan informasi adalah sebagai berikut:

Step 1: Pastikan bahwa pemilik ternak mengenali (familiar) penyakit yangmenarik anda. Apabila ini telah disebut dan dijelaskan selamawawancara, maka tidak perlu diulangi. Selain itu, tanpa menyebutkannama teknisnya, jelaskan gejala penyakit tersebut, dan tanyakan kepadapemilik ternak apakah mereka mengetahui penyakit tersebut. Gambarandari kasus klinis mungkin sangat berguna.

Step 2: Tanyakan apakah pernah terjadi wabah penyakit di desa ini. Step 3: Apabila telah terjadi wabah penyakit, tanyakan kepada pemiliknya

kapan wabah yang terakhir mulai. Step 4: Apabila sulit untuk diingat tahun terjadinya, bantu mereka untuk

membentuk sejarah desa (lihat dibawah).Step 5: Apabila tahun telah diketahui, coba tentukan bulan apa ternak pertama

kali sakit. Gunakan bulan kalender, kalender pertanian, atau musim,yang sesuai, tetapi coba untuk mengumpulkan tanggal seakuratmungkin. Apabila mereka mempunyai kesulitan, buat kalender desauntuk membantunya (lihat dibawah).

Step 6: Apabila pemiliknya menyatakan tidak pernah terjadi wabah penyakit,anda harus mendapatkan kejelasan akan artinya. Kemungkinanpernah terjadi wabah beberapa tahun yang lalu, sehingga semuanyatelah lupa. Anda harus mencoba memperoleh tanggal paling awalkapan penduduk desa yakin bahwa tidak pernah terjadi wabah.Sebagai contoh, apabila mereka mengatakan bahwa tidak ingat telahterjadi wabah, tetapi mengatakan bahwa apabila terjadi wabahmungkin lebih dari 5 tahun yang lalu, mereka tidak mengingatnya,maka pencatatan disebutkan 5 tahun yang lalu.

Step 7: Catat informasi pada lembar pencatatan data, seperti yang ditunjukkanpada Appendix D.

Sejarah desa

Kecuali wabah terjadi akhir-akhir ini, mengingat tahun terjadinya wabah penyakitadalah sesuatu yang sulit. Mudah terjadi kesalahan dan mengatakan bahwa wabahpenyakit terjadi satu atau dua tahun lebih awal atau lebih lambat dari kejadian yangsebetulnya.

Sejarah desa dapat digunakan untuk menghindari masalah tersebut. Bilaseseorang mengingat sesuatu, mereka menggunakan time landmarks untukmengidentifikasi kapan hal tersebut terjadi. Landmarks tersebut adalah kejadian yangmereka dapat mengingat dengan jelas, dan mengetahui tanggalnya. Mereka kemudiandapat memecahkan apakah kejadian tersebut terjadi sebelum atau sesudah landmark.Dengan menggunakan beberapa landmarks, dan memutuskan kapan kejadian tersebutterjadi sebelum atau sesudahnya, mungkin dapat ditentukan waktu kejadian denganlebih akurat.

Landmarks


Seseorang menggunakan metoda tersebut secara alamiah apabila mencoba untukmengingat sesuatu. Selama wawancara di pedesaan, hal ini mungkin membantuseseorang mengingat dengan mendorong proses dan menyediakan landmarks.Landmarks adalah kejadian nyata dalam sejarah desa, yang terjadi pada waktu yangdiketahui, dan semua orang mudah mengingatnya.

Untuk membuat sejarah desa, tanyakan pada pemilik ternak tentang kejadianpenting yang mereka dapat mengingatnya semua, dan terjadi pada waktu yangdiketahui. Kejadian tersebut kemungkinan terjadi di desa atau mungkin terjadi di luardesa. Sebagai contoh, pembangunan pura baru, atau pemilihan kepala desa mungkinmerupakan landmarks yang sesuai. Bencana alam seperti banjir, kebakaran atau anginribut dapat pula dipakai, juga kejadian nasional atau internasional, seperti pemilihanumum, olah raga, atau perang. Semuanya menunjukkan waktu yang dapat dipercaya,dan digunakan sebagai referensi untuk identifikasi tahun terjadinya wabah penyakit.

Kalender desaSetelah tahun ditetapkan, tujuan selanjutnya adalah menentukan bulan dan

mulainya wabah penyakit. Hal ini biasanya agak mudah, karena aktivitas pertanianpada saat terjadinya wabah biasanya dapat diingat. Namun, bila hal ini tidak tentu,teknik yang serupa dapat digunakan untuk menentukan bulan yang betul.

Kalender desa terbuat dari kejadian-kejadian landmark yang terjadi setiap tahunpada waktu yang sama. Kejadian ini dicatat disebelah kalender yang menunjukkanbulan, dan pemilik ternak diminta untuk berfikir apakah kejadian ini terjadi sebelumatau sesudah suatu kejadian tertentu. Contoh kejadian yang sesuai untuk kalenderdesa termasuk kejadian kalender pertanian (membajak, panen, dll.) dan upacarakeagamaan. Menggunakan kombinasi, biasanya dapat ditentukan bulan apa wabahpenyakit terjadi.

Desa tanpa wabah penyakit

Apabila pemilik ternak melaporkan bahwa tidak pernah terjadi wabah penyakitdi desa tersebut, maka hal itu memberikan kepada kita informasi yang penting.Meskipun demikian, masih ada kemungkinan pemilik ternak salah, dan telah terjadiwabah penyakit pada waktu yang lampau, yang kemungkinan mereka lupa.

Bila menganalisis hasil, apabila kita dengan sederhana mengatakan bahwa tidakpernah terjadi wabah penyakit, kemungkinan kita salah, dan memberikan hasil yangtidak benar. Dilain pihak, bila kita mengabaikan desa tersebut, kita mengabaikaninformasi yang penting, dan hasilnya akan salah lagi.

Jalan keluar adalah menggunakan sebanyak mungkin informasi yang kita dapat.Kita menjadi yakin bahwa laporan di desa tidak terjadi wabah penyakit dan tidakterjadi wabah penyakit untuk waktu yang tertentu. Sebelum waktu tersebut, kita tidakmengetahui apa yang terjadi, tetapi kita mengetahui bahwa tidak terjadi wabahpenyakit sejak waktu itu. Didalam analisis informasi ini, waktu disebut dengan namawaktu sensor (censoring time), karena waktu yang lampau, informasi disensor ataudibuang.

Untuk menganalisis data dengan benar, kita harus tahu sejak kapan pemilikternak yakin bahwa tidak terjadi wabah penyakit. Ide ini kadang-kadang sulit untukditerangkan, tetapi dengan contoh mungkin akan dapat membantu. Suatu tehnikmenganjurkan beberapa waktu. Misalnya “Anda yakin bahwa disini tidak pernahterjadi wabah penyakit 3 tahun yang lalu?”. Apabila jawabanya ya, kemudiandilanjutkan “Anda yakin bahwa disini tidak terjadi wabah penyakit 30 tahun yanglalu?”. Mereka biasanya menjawab tidak, karena mereka tidak ingat apa yang terjadi

Censoring

Building a village history


30 tahun yang lalu. Teruskan hal ini sampai mereka dapat menunjukkan waktu yangterpanjang yang mereka yakini.

Pendekatan alternatif adalah identifikasi pemilik ternak yang tertua yang hadir.Tanyakan kepada orang ini berapa lama mereka telah memiliki dan memeliharaternak. Apabila selama hidupnya, tanyakan kepada mereka, kalau mereka ingatpernah terjadi wabah penyakit pada saat mereka masih muda, katakan pada saatmereka berumur 20 tahun. Apabila mereka mengatakan ya, kemudian anda dapatmenggunakan umurnya dikurangi 20 tahun sebagai waktu yang terpanjang karenamereka yakin akan hal tersebut.

1 3 0 B a b 6 : M a n a j e m e n & A n a l i s i s D a t a dengan Komputer Toolbox Survey 130

6Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi

Bagian I: Latar Belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Survailan Penyakit HewanBab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenBab 5: Wawancara Pedesaan

Bab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan KomputerPrinsip manajemen data dan analisis

Perangkat KerasPerangkat LunakDataProsedur prosesing dataPemeriksaan awal untuk kelengkapan dan

akurasiKoding dataMembuat tabelMemasukkan dataPemeriksaan kesalahan setelah pemasukkan dataMengkoding kembaliMenghubungkan dataKonversi data antar format yang berbeda

Bagian II: Rancangan dan Analisis DataBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju InsidenBab 9: Survai untuk Membuktikanan Bebas Penyakit

Bagian III: Catatan untuk Pelatih Bab 10: Pedoman untuk PelatihBab 11: Rencana PengajaranBab 12: Lembar Kegiatan


Untuk survai penyakit ternak kecil hanya menggunakan analisa yangsederhana, semua perhitungan dapat dilakukan dengan cara manual atau kalkulatorsederhana. Akan tetapi untuk survai yang besar, atau survai dengan analisis yangkomplek, jumlah data yang harus dikelola, dan tipe perhitungan membuatnya sulitdilakukan secara manual. Komputer membuat pengelolaan dan analisa data yangbesar lebih cepat dan mudah, dan mengijinkan analisa yang komplek, yang tanpakomputer tidak mungkin.

Menggunakan komputer mempunyai keuntungan yang lain. Setelah datadimasukkan kedalam komputer, berbagai macam analisa dapat dilakukan danlaporan dibuat tanpa harus memasukkan ulang data lagi. Bila melakukan analisadengan menggunakan komputer, seseorang tidak perlu mengkhawatirkan formulastatistik yang komplek, sejauh kita melakukan koding kedalam program komputer.Komputer membuat lebih mudah untuk menghindari dan membetulkan kesalahan.

Komputer oleh karenanya merupakan alat yang penting untuk survai penyakityang dijelaskan dalam buku ini. Disk yang menyertai buku ini berisi semuaperangkat lunak yang dibutuhkan untuk analisa tertentu yang dibutuhkan dalamsurvai tersebut., Hanya dasar-dasar untuk memahami komputer dibutuhkan untukmenggunakan program ini. Akan tetapi untuk manajemen data umum dananalisisnya dibutuhkan perangkat lunak lainnya. Sejumlah program yang sesuaitersedia, dan akan lebih baik menggunakan yang anda telah biasa menggunakannya.Bab ini membahas berbagai aspek manajemen dan analisis data, dan membuatreferens khusus untuk Epi Info Program. Program ini mempunyai beberapakeuntungan yang sangat jelas; mempunyai kapasitas untuk menampilkan semuapenyimpanan data, kemampuan manajemen dibutuhkan, dapat memecahkanberbagai standar prosedur statistik dan dengan spesialisasi analisis epidemiologi, dantersedia dengan gratis.

Prinsip manajemen data dan analisisBagian ini memberikan uraian yang singkat tentang penggunaan komputer

untuk manajemen data dan analisis. Apabila anda mempunyai pengalamanmenggunakan komputer dan database komputer, anda mungkin memilih untukmelewatinya sampai dengan bagian berikutnya.

Tujuan dari analisis data adalah mengkonversikan sejumlah besar data yangdikumpulkan dalam survai menjadi sejumlah kecil data yang merupakan informasiyang berarti. Pengaruhnya, analisis berkata kepada kita apakah data survaisebenarnya berarti. Untuk mencapai ini, data dikonversikan dalam beberapapengukuran yang mudah dimengerti.

Komputer merupakan alat untuk membantu kita dalam mengkonversikan datamenjadi informasi, dan mempunyai manfaat utama bahwa komputer dapatmemproses informasi yang sangat besar dengan sangat cepat. Bila kita menggunakankomputer, kita bekerja dengan tiga komponen yang terpisah yaitu: perangkat keras(hardware), perangkat lunak (software) dan data.

Perangkat kerasPerangkat keras atau hardware merupakan komputer itu sendiri. Komputer

terbuat dari beberapa komponen dengan peranan yang berbeda. Pertama, harus ada jalan untuk memasukkan data kedalam komputer, atau data

input. Keyboard adalah jalan utama hal ini dilakukan, melalui pengetikan datakedalamnya. Juga dibutuhkan jalan menyimpan data yang telah dimasukkan.

Pemanfaatanf komputes

Data dan informasi


Penyimpanan, atau memory komputer, terdiri dari dua bentuk. Disk (misalnya harddisk didalam komputer , floppy disk, atau CD) dapat menyimpan data untuk waktuyang lama, dan tanpa membutuhkan power. Sebaliknya , memory yang terdapatdidalam komputer (RAM atau Random Access Memory) hanya dapat menyimpaninformasi, saat komputer sedang hidup, dan memory ini digunakan untukpenyimpanan sementara dan saat melakukan perhitungan.

Bagian yang terpenting dari komputer adalah bagian yang melakukanperhitungan. Central processing unit (CPU) adalah ‘otak’ dari komputer, danmerupakan silicon chip kecil yang dapat melakukan sejumlah perhitungan yangsangat besar setiap detik.

Setelah data dimasukkan, disimpan dan dianalisis kita kemudian membutuhkanuntuk mengetahui bagaimana hasilnya. Bagian dari komputer untuk mengirimkaninformasi keluar disebut output devices, dan dalam hal ini termasuk screen ataumonitor, dan printer.

Perangkat lunakPerangkat lunak atau software adalah nama umum untuk program komputer.

Program adalah satu set instruksi dimana komputer dapat membaca, dan melakukanbagaimana memproses data. Sebagai contoh, perangkat keras komputer tidakmengetahui sesuatu tentang statistik. Untuk menghitung statistik, program statistikharus dimasukkan dahulu. Program mempunyai satu set instruksi yangmemberitahu komputer bagaimana menghitung statistik. Untuk menghitung rata-rata, program memberitahu komputer untuk menambahkan semua angka di daftar,dan kemudian membagi jumlah tersebut dengan banyaknya bagian didalam daftar.

Sangat banyak macam perangkat lunak tersedia, yan dirancang untuk berbagaimacam tujuan yang berbeda. Perangkat lunak yang umum dipergunakan dapatdibagi menjadi beberapa tujuan utama.

• Pengolah kata (Word processors). Ini dirancang untuk bekerja dengan kata-kata: menulis surat, laporan dan dokumen lainnya. Mereka mengijinkankomputer untuk digunakan sebagai mesin ketik yang amat canggih.

• Spreadsheets. Program ini dibuat untuk perhitungan matematika dan secara luasdigunakan untuk tujuan bisnis.

• Database. Database adalah program untuk mengelola data yang besar untukdata yang serupa. Database adalah program utama yang digynakan untukmenyimpan dan mengelola hasil-hasil dari survai penyakit hewan yangdijelaskan dalam buku ini.

• Program statistik. Program ini menggunakan informasi yang telah disimpandidalam database, dan menampilkan perhitungan statistik pada data tersebut.

Banyak program dapat menampilkan beberapa fungsi tersebut. Misalnya, EpiInfo dapat digunakan sebagai pengolah kata, database dan program statistik.Lainnya mempunyai fungsi yang sangat spesifik, seperti halnya program yangdisediakan dengan buku ini. Setiap program hanya menampilkan perhitunganspesifik atau analisis statistik.

Bab ini berisi nasehat yang dapat diterapkan pada program komputer apa saja.Meskipun demikian, contoh dan instruksi spesifik disediakan untuk melakukanprosedur menggunakan Epi Info, karena ini harus tersedia bagi semua pembaca, danmempunyai kemampuan untuk menampilkan semua tugas yang dibutuhkan.Dimana instruksi diberikan pada penggunaan Epi Info, paragraf ditandai dengan

Epi Info

Types of software


simbol yang ditunjukkan pada bagian kiri. Hanya penjelasan sangat singkat dariinstruksi Epi Info diberikan. Untuk lebih detailnya, gunakan manual Epi Info on-line.

DataHal ketiga yang dibutuhkan bila menggunakan komputer adalah data. Ini

adalah sesuatu dimana komputer akan menggunakannya untuk bekerja. Dengansurvai penyakit hewan, data adalah fakta dan figure yang dikumpulkan selama kerjalapangan, atau yang dihasilkan di laboratorium waktu menganalisa spesimen. .

Tipe dataTerdapat berbagai tipe data yang berbeda, tetapi sebagian besar dapat dipakai

didalam komputer dengan beberapa cara yang berbeda.

• Teks. Pada bahasa komputer, kata disebut teks atau strings. Diskripsi tertulisuntuk sesuatu sebagai data yang disimpan sebagai teks. Misalnya, nama desa,nama pemilik ternak, nama penyakit yang penting untuk desa tertentu adalahmerupakan teks.

• Ya/Tidak. Jawaban pertanyaan sering hanya ya atau tidak. Berbagai macam tipedata dari survai ternak jawabannya dapat berupa ya atau tidak. Misalnya“Pernahkan di desa ini terjadi wabah demam babi?. Tipe informasi yangmempunyai dua pilihan dapat pula dikategorikan sebagai data ya/tidak. Bilamenganalisi darah untuk antibodi, hasilnya dapat dilaporkan ya (terdapatantibodi) atau tidak (antibodi tidak dideteksi).

• Angka. Angka dipergunakan untuk menjelaskan berbagai tipe data yangberbeda. Data yang disimpan dalam bentuk angka dapat dibagai menjadi duakelompok, yaitu: • Data continuous menggunakan angka untuk mengukur nilai atau kuantitas

sesuatu (informasi kuantitatif). Data continous dapat berupa nilai yangmerupakan suatu kisaran. Contoh data continous adalah umur, berat,suhu, populasi ternak. Data continous mungkin dapat berupa integers(angka bulat, misalnya jumlah babi di desa, atau jumlah dosis vaksin yangdigunakan), atau sebagai angka riil (real numbers) (pecahan atau angkadesimal, misalnya umur, berat atau suhu).

• Data kategori. Data kategori menggunakan angka untuk menjelaskan

sesuatu (informasi kualitatif). Angka yang berupa tidak mengukur jumlahsesuatu, tetapi digunakan untuk mengklasifikasikan kategori yangberbeda. Data kategori dapat dibagi menjadi tiga tipe, yaitu: • Data nominal (atau data ‘nama’). Angka dipergunakan untuk

mencerminkan kategori yang berbeda, yang biasanya diidentifikasidengan namanya. Angka digunakan sebagai kode, dan kategori yangberbeda tidak mempunyai urutan secara alamiah. Misalnya, jenisternak sering dicerminkan dengan kode, sehingga 1 = sapi, 2 =kerbau, 3 = babi, 4 = ayam.

• Data ordinal (Atau data ‘urutan’). Angka mencerminkan kategoriyang berbeda, tetapi terdapat urutan secara alamiah, karenanya 2lebih besar dari 1. Misalnya, desa dapat dibagi menjadi lecil, mediumdan besar, berdasarkan populasi sapi. Kode yang berurutan dapatdigunakan untuk mengklasifikasikan desa sehingga 1 = kecil, 2 =medium, dan 3 = besar.

Categorical dataQualitative information

Text

Nominal data

Yes / No

Ordinal data

Angka

Continuous dataQuantitative information

Integer numbers

Real numbers


• Data dichotomous. Hanya dua nilai yang memungkinkan. Ini samadengan data Ya/Tidak, tetapi dicerminkan oleh dua angka (misalnya0 = Tidak dan 1 = Ya).

• Tanggal. Tanggal merupakan data spesial yang berupa angka, yang digunakanuntuk data untuk pertanyaan seperti “Kapan anda memperhatikan pertama kaliternak sakit?”.

Penyimpanan data

Jalan untuk menyimpan data didalam komputer sangat serupa dengan jalanmenyimpan kertas. Marilah kita pertama kali mempertimbangkan sistempenyimpanan kertas untuk data survai.

Teladan: Survai dikerjakan untuk memperkirakan seroprevalence dariprotective antibodi terhadap penyakit rinderpest sebagai bagian dari programmonitoring vaksinasi. Survai mengumpulkan berbagai macam data darisejumlah kelompok (herd) yang diseleksi secara acak, dan mengumpulkanspesimen darah dari ternak yang diseleksi secara acak pada setiap kelompok.Pertanyaaan yang diajukan adalah tentang setiap kelompok dan responnyadisimpan dalam file, dengan satu lembar per kelompok. Data dari ternak yangdiseleksi untuk sampling disimpan didalam file yang terpisah, dengan satulembar per kelompok dan satu baris per ekor ternak. Dua file berisi semuainformasi yang dikumpulkan selama survai.

Pada contoh ini, file untuk data kelompok ternak berisi satu lembar perkelompok. Data dari pertanyaan yang sama setiap kelompok dicatat pada tempatyang sama untuk setiap formulir. Semua data pada satu formulir berhubungandengan satu kelompok saja. Pada file data ternak, setiap baris didalam tabel berisidata dari seekor ternak, dan setiap kolom berisi informasi yang sama untuk semuaternak yang berbeda dalam satu kelompok tertentu.

Pada database komputer, informasi yang disimpan sebagai tabel mempunyaijalan yang sama. Tabel disimpan sebagai file didalam memory komputer, dan datadari sesuatu yang berbeda disimpan pada file yang berbeda (misalnya satu file untukdata ternak, dan satu untuk data kelompok). Setiap tabel terdiri dari kolom dan baris.Setiap baris berisi informasi untuk satu jenis (misalnya satu kelompok didalam filekelompok atau satu ekor ternak didalam file ternak). Setiap kolom hanya berisi satujenis data, yaitu jawaban dari pertanyaan tertentu dari setiap kelompok atau tiap ekorternak. Misalnya pada file kelompok, kolom pertama mungkin menyimpan informasinama kelompok, yang kedua adalah nomor ternak, dan selanjutnya.

Pada bahasa komputer, baris disebut sebagai record, dan kolom disebut sebagaifield. Apabila anda membuat tabel baru untuk menyimpan data dari survai, andaharus menyebutkan field (kolom) mana yang anda inginkan, atau dengan kata lain,informasi apa yang akan anda simpan didalam tabel. Untuk setiap field, anda jugaharus menyebutkan tipe data apa yang akan anda simpan disana, apakah berupa tek,angka, ya/tidak, atau tanggal. Apabila anda mulai memasukkan data kedalam tabelbaru, anda akan menambahkan record baru (baris baru) untuk setiap kelompok atauternak yang anda masukkan.

Kumpulan tabel satu atau lebih yang berhubungan dengan informasi disebutdatabase.

Procedur prosesing dataApabila pengumpulan data telah lengkap, ada beberapa langkah sebelum data

dapat dianalisa. Hal ini diterangkan dengan detail dibawah ini.

Dichotomous data

Dates


Step 1: Pemeriksaan permulaan untuk kelengkapan dan akurasi dataStep 2: Koding dataStep 3: Membuat database komputerStep 4: Pemasukan dataStep 5: Pemeriksaan untuk kesalahan dan ketidak konsistenan selama

pemasukkan dataStep 6: Koding kembaliStep 7: Konversi data diantara format yang berbeda Step 8: Analisis

Pemeriksaan permulaan untuk kelengkapan danakurasi data

Sebelum pekerjaan pada komputer dikerjakan, lembar rekord data harusdiperiksa dengan cermat untuk kekurangan atau kesalahan. Lebih baik hal inidikerjakan sewaktu tim survai masih ada didesa, sehingga apabila terdapat masalahmasih dapat dikoreksi. Pemeriksaan cepat dari lembar data harus menunjukkansetiap perbedaan dimana data hilang/kurang. Mendapatkan jenis kesalahan lainmembutuhkan pengamatan yang seksama. Misalnya, umur ayam mungkin telahdicatat 12 tahun daripada sebetulnya 12 minggu, atau suatu desa dinyatakan tidakpernah ada wabah, tetapi mempunyai catatan tanggal kejadian wabah penyakit yangterakhir. Apabila jenis kesalahan ini ketahuan di awal, maka pertanyaan dapatdiulang kembali, atau orang yang mengisi formulir mungkin ingat jawaban yangsesungguhnya dan dapat mengoreksinya. Apabila hal ini tidak memungkinkan,jawaban harus dikosongkan dan dianggap sebagai data yang hilang. (Lihat dibawah).

Koding dataKoding data adalah proses untuk mengkonversikan data yang komplek menjadi

bentuk yang lebih sederhana yang lebih mudah untuk dimanipulasi. Komputerdirancang untuk bekerja dengan angka, oleh karena itu meggunakan angka sebagaikode membuatnya bekerja lebih mudah. Menggunakan kode juga membuatpemasukkan data lebih cepat dan lebih akurat dan menghindari ketidak konsistenan.

Teladan: Survai dilakukan terhadap 40 kelompok (herd) dan 20 ekor ternakuntuk setiap kelompok, dengan total sampel sebanyak 800 ekor. Data untuksetiap ekor ternak dimasukkan komputer. Setiap kelompok diidentifikasidengan nama pemilik, dan setiap ekor ternak harus diidentifikasi berasal darikelompok mana ternak tersebut berasal. Apabila.nama pemilik kelompokdigunakan maka nama penuh (kadang-kadang sangat panjang) harus diketikuntuk 800 ekor ternak. Hal ini sangat mudah membuat kesalahan apabilamelakukan pengetikan yang banyak. Apabila kesalahan telah dibuat, dan namadari satu kelompok diucapkan untuk dua cara yang berbeda, maka komputertidak berfikir bahwa mereka merupakan kelompok yang sama, tetapimerupakan dua kelompok yang berbeda. Hal ini akan menyebabkan masalahdalam analisis, misalnya jumlah kelompok sekarang menjadi 41 daripada 40.Cara yang baik dalam memasukkan data adalah dengan menggunakan kodenomor (nominal) untuk kelompok. Kelompok pertama diberikan kode 1, keduakode 2 dan seterusnya sampai sengan kelompok 40. Lebih mudah mengetikangka yang pendek daripada nama pemilik yang panjang, dan karena kesalahandapat dihindari pada waktu memasukkan data.

Processing data for analysis


Kode dapat digunakan untuk segala macam data yang mempunyai angka untukkategori yang berbeda (data kategori). Nama kelompok, desa, distrik atau propinsiadalah contohnya., tetapi penyakit, jenis dan musim mungkin juga dikonversikan kekode numerik., Sebelum koding, kamus data harus dipersiapkan. Hal ini merupakandaftar untuk semua kemungkinan nilai. Kadang-kadang daftar ini akan mudahapabila dipersiapkan sebelum survai. Misalnya, apabila koding musim di daerahtropis, anda mungkin dapat memakai 1 = Basah, 2 = Dingin, 3 = Panas.

Pada kasus lainnya, anda mungkin tidak mengetahui semua respon yangberbeda sampai setelah semua data dikumpulkan. Misalnya, bila koding jawabanuntuk pertanyaan tentang penyakit apa yang paling penting untuk sapi yang terjadidi desa. Pada kasus ini, setelah semua pengumpulan data selesai, lembar pencatatandata harus diperiksa untuk semua jawaban yang berbeda, dan kode yang terpisahyang ditetapkan untuk setiap penyakit yang berbeda yang disebutkan.

Data yang hilangData yang hilang merupakan masalah yang harus dipertimbangkan untuk saat

ini. Apabila kita menetapkan kode, adalah merupakan hal yang baik apabila kitamempersiapkan kode untuk data yang hilang. Angka yang hilang harusdiperlakukan dengan saksama untuk menghindari kesalahan. Bila mencatatinformasi pada lembar data, data yang hilang harus dibiarkan kosong ataudipergunakan garis “ — “. Bila memasukkan data kedalam komputer, beberapaprogram tidak mengijinkan anda untuk mebiarkan field kosong, dan akanmengisinya dengan nol. Ini adalah masalah karena terdapat perbedaan yang besarantara penduduk desa tidak mempunyai itik, dan tidak mengetahui berapa jumlahitik yang dimiliki sama sekali. Tergantung dari program yang digunakan, mungkindibutuhkan menggunakan kode khusus untuk data yang hilang pada field. Misalnya,fiels menyimpan informasi tentang jumlah itik mungkin mempunyai jumlah total,atau apabila data tidak ada kodenya, -99. Dalam analisis, penduduk desa dengankode -99 untuk populasi itik dapat dikeluarkan dari analisis.

Pada Epi Info, apabila tidak ada data yang dimasukkan maka secara otomatisdipertimbangkan sebagai nilai yang hilang. Selama analisis hal ini diabaikan.Sementara itu apabila data diimpor dari program yang berbeda, mungkin merekaakan memperlakukannya berbeda. Data yang hilang yang telah diberi kode(misalnya -99) dapat dikeluarkan dari analisis dengan menggunakan perintah select

yang dijelaskan pada halaman 137. Misalnya, select ducks <> -99.

Membuat tabel Sebelum memasukkan data kedalam komputer, program database harus

menggunakan set up tabel untuk data. Tabel yang terpisah harus dibuat untuksetiap tipe informasi yang berbeda. Misalnya, apabila data kelompok dan data ternaktelah dikumpulkan, dua tabel terpisah dibutuhkan. Ha; ini karena setiap record(baris) didalam tabel menyimpan data satu macam saja, baik untuk semua ternak,atau semua desa, tetapi bukan campuran keduanya.

Field yang terpisah dibuat untuk setiap potong data, dan tipe datanyadispesifikasi. Untuk tabel ternak didalam survai seroprevalence, field terlihat sebagaiberikut:

No. Ternak: Angka (integer)No. Kelompok: Angka (integer)Tanggal kunjungan: TanggalUmur: Angka (riil)

Epi Info

Data dictionary

Defining fields


Jenis kelamin: Tek (J atau B)Antibods? Ya / Tidak

Untuk berbagai field (misalnya teks) juga membutuhkan ketentuan berapa lebarfield atau sampai seberapa jauh teks akan disimpan disini. Pada contoh diatas, hanyasatu huruf akan selalu digunakan untuk field jenis kelamin, maka lebarnya adalahsatu. Untuk menyimpan field nama desa, mungkin anda membutuhkan ruang untuk20 atau 30 huruf.

Bila tabel dasar telah dipersiapkan, sebagian besar program databasemengijinkan anda untuk set up data entry form jugal. Hal ini adalah monitor darikomputer yang meletakkan setiap ketikan data untuk rekord tunggal. Selainmenunjukkan semua data sekalian seperti tabel, dia menunjukkan hanya satu rekord.Bila membuat formulir pemasukkan data, dia harus pada urutan yang sama danmempunyai tampilan yang sama seperti lembar kertas pencatatan data. Hal inimembuat lebih mudah untuk memperoleh data selama memasukkannya.

Salah satu kelebihan menggunakan formulir pemasukkan data memungkinkankita melakukan pemeriksaan data selama memasukkan data. Pemeriksaan data adatiga tipe yakni:

• Pemeriksaan kisaran (Range checks) meyakinkan bahwa nilai yang dimasukkanjatuh pada kisaran tertentu. Misalnya, umur kerbau adalah lebih besar dari nol,tetapi lebih rendah dari 30 tahun. Apabila angka jatuh diluar kisaran tersebutdiketik, komputer akan memberikan peringatan.

• Serupa dengan pemeriksaan kisaran adalah daftar allowed entries. Misalnya,bila memasukkan jenis kelamin ternak dalam field teks, dia harus J atau B.Menetapkan bahwa J dan B adalah merupakan entry yang diijinkan akan dapatmenjaga kesalahan.

• Pemeriksaan konsistensi (Consistency checks) membandingkan dua bagianinformasi atau lebih untuk memeriksa ketidak konsistenan. Misalnya, datadicatat mengenai jumlah anak sapi yang dimiliki oleh sapi betina induk. Bilajumlah anak sapi lebih besar dari nol, komputer dapat memeriksa untukmeyakinkan bahwa umurnya lebih besar dari 2 tahun, dan ternaknya bukanjantan. Pada kasus ini, komputer akan menampilkan peringatan danmengijinkan pengguna untuk membetulkan kesalahan.

Pada Epi Info, membuat tabel baru dan membuat formulir pemasukkan datadilakukan pada waktu yang sama. Gunakan prosedur berikut ini:

Step 1: Mulai Epi Info, dan buka Eped, pengolah kata. Untuk petunjuk yangdetail mengenai bagaimana menggunakan Eped, gunakan manualon-line.

Step 2: Rancang monitor pemasukan data, dimana termasuk semua teksyang dibutuhkan untuk menjelaskan field atau membuatpemasukkan data lebih mudah.

Step 3: Dimana data akan dimasukkan kedalam field, sisipkan kode fielddidalam monitor pemasukkan data. Kode utamanya adalah sbb:

_ (garis bawah): field teks (jumlah garis bawahmenentukan ukuran dari field)

# (hash): jumlah field (jumlah dari hash menentukanukuran dari field). Sisipkan desimal apabiladibutuhkan, misalnya ###.##

<Y> ya/tanpa field

Epi Info

Field width

Data entry form

Data checks

Range checks

Allowed entries

Consistency checks

Creating a new table


<dd/mm/yy> field tanggal (format hari/bulan/tahun)<mm/dd/yy> field tanggal (format bulan/hari/tahun)

Teladan: File daftar pertanyaan untuk survai yang ditunjukkan diatas terlihatsebagai berikut:

Monitor Pemasukkan Survai Data Seroprevalence

No. Ternak: #####

No. Kelompok: #####

Tanggal Kunjungan: <dd/mm/yy>

Umur: ##.#

Jenis Kelamin: _

Antibodi? <Y>

Step 4: Simpan file sebagai file daftar pertanyaan (ekstensi .qes ).Step 5: Keluar Eped, dan mulai program Enter dari Program menu.Step 6: Apabila bertanya, ketik nama dari file data yang baru yang anda

ingin buat (biasanya sama dengan nama file daftar pertanyaan, tetapidengan extensi .rec).

Step 7: Pilih opsi 2 “Buat file data baru dari file .QES ”Step 8: Ketik nama dari file daftar pertanyaan yang anda buat di Eped.Step 9: Ketik “Y” yang menunjukkan bahwa semuanya adalah OK.

Epi Info akan membuat file baru menurut definisi field pada file daftarpertanyaan. Bila file dibuat anda siap mulai memasukkan data. Meskipun demikian,anda juga dapat memilih untuk mempersiapkan berbagai aturan pemasukkan datadan pemeriksaan konsistensi didalam file. Keluar program Enter program, dangunakan step berikut untuk mempersiapkan pemeriksaan:

Step 1: Pilih Check dari Program menu untuk mulai program Pemeriksaan( Check).

Step 2: Ketik nama data file baru yang dibuat atau dengan menekan enterdan memilihnya dari daftar.

Step 3: Monitor menampilkan pemasukkan data, siap untuk melakukanpemeriksaan pemasukkan data.

Step 4: Sebutkan pemeriksaan yang berbeda untuk semua field (lihatdibawah)

Step 5: Tekan F10 untuk mengakhiri. Tekan ‘Y’ untuk menyimpanperubahan didalam disk.

Ini adalah kisaran pemeriksaan yang dapat ditampilkan pada setiap field.Berbagai macam pemeriksaan yang penting ada didaftar dibawah ini, tetapi lihatmanual on-line untuk lebih detailnya.

• Kunci F1 dan F2 akan menetapkan nilai minimum dan maksimum yangdimasukkan (Pemeriksaan kisaran). Untuk berbagai macam tipe data,minimum adalah 0 (tidak ada angka negatif diijinkan).

Questionnaire file

Setting up data checks


• Menekan kunci F3 berarti bahwa data dari rekord sebelumnya diulangi padarekord selanjutnya. Untuk field yang mempunyai informasi yang sama untukbermacam-macam rekord pada baris, hal ini akan dapat menghemat banyakwaktu. Apabila datanya berbeda, anda dengan mudah dapat mengetik datayang baru.

• Kunci F4 menetapkan aturan bahwa data harus dimasukkan didalam fieldsebelum data disimpan. Untuk data yang kritis yang harus selalu tampil(misalnya kode ID) akan mencegah kesalahan.

• Kunci F6 dapat digunakan untuk menetapkan daftar nilai yang mungkin(misalnya J dan B untuk field jenis kelamin). Tidak ada pemasukkan lain yangakan diterima.

Pemasukan dataPemasukkan data kedalam komputer adalah memakan banyak waktu dan

membosankan, dan membutuhkan kesabarab, ketelitian dan keterampilan yang baikpada keyboards. Seseorang yang berpengalaman dapat memasukkan data dengancepat dan sangat akurat, tetapi dia selalu mungkin membuat kesalahan. Kesalahanyang dibuat selama memasukkan data dapat membuat kesimpulan yang tidak betuldari survai. Ada beberapa cara untuk menghindari membuat kesalahan.

Bila memasukkan sejumlah besar data, sangatlah mudah seseorang kehilangankonsentrasi. Istirahat setiap setengah jam atau satu jam, dan kerjakan sesuatu yangberbeda. Alternatif lain, gunakan dua orang bekerja pada pemasukan data danbekerja bergantian.

Pastikan lembar data pencatatan telah diperiksa dengan saksama sebelumpemasukan data untuk membuatnya mudah. Apabila terdapat kesalahan atau angkayang ditulis kurang jelas, hal ini akan membuat kesukaran didalam pemasukkandata. Betulkan masalah ini dahulu.

Menggunakan program database yang membuat pemeriksaan kisaran,mengijinkan pemeriksaan nilai dan pemeriksaan terhadap konsistensi akanmenentukan kesalahan yang mereka perbuat dan yang membuatnya mudah untukmengoreksinya.

Cara terbaik untuk menghindari kesalahan selama pemasukkan data disebutdouble entry system. Sekali semua data telah dimasukkan, mereka semuamemasukkan data kedua kalinya. Selama pemasukkan data yang kedua, programkhusus membandingkan data yang diketik dengan data yang telah disimpandidalam memory komputer, dan menampilkan peringatan apabila terdapatperbedaan. Meskipun kesalahan menekan kunci yang kadang-kadang terjadi, sangatjauh kemungkinannya bahwa kunci yang salah akan ditekan kembali untukgambaran yang sama selama dua sesi pemasukan data. Yang ideal, pemasukan datayang kedua dilakukan oleh orang yang berbeda. Alternatif double entry systemmenggunakan dua file yang dimasukkan secara terpisah, dan dibandingkanperbedaannya. Double entry sangat baik untuk menghindari kesalahan, tetapimempunyai masalah bahwa pemasukan data membutuhkan dua kali pekerjaan danwaktunya dua kali lebih panjang.

Pada Epi Info, program Enter digunakan untuk pemasukkan data. Pilih Enterdari Programs menu, dan ketik nama file data (atau tekan F9 untuk memilih daridaftar file). Pilih 1 “Enter atau Edit Data”, dan ketik “Y” untuk OK. Pemasukandata baru ditampilkan di monitor dan siap untuk memasukkan data. Beberapaanjuran membuatnya lebih mudah.

Epi Info

Avoiding data entry errors

Double entry system

Entering data


• Angka dari catatan yang baru ditunjukkan pada bagian pojok dasar kanan darimonitoir. Hal ini akan membantu anda apa yang telah anda kerjakan.

• Untuk mengedit data, gunakan kunci F7 untuk kembali kebelakang saturekord, atau kunci F8 untuk maju satu rekord.

• Untuk mencari rekord tertentu, gunakan Ctrl - F (tekan kebawah kunci Control, dan tekan F pada saat yang bersamaan). Anda akan memilih informasi yanganda butuhkan (misalnya nomor desa) dan tekan F2 untuk melakukanpencarian.

• Apabila daftar dari nilai yang memungkinkan telah ditetapkan, anda bisamenekan F9 untuk menunjukkan daftar, dan menggunakan panah untukmemilih nilai yang anda inginkan.

Ada dua jalan menggunakan Epi Info untuk double entry system untukpemeriksaan data. Yang pertama adalah menggunakan program Enter, tetapi piliht 4 “Enter kembali dan verifikasi rekord didalam file data yang ada”, disampingpilihan 1. Sesudah memasukkan nama file, anda dapat memasukkan data secaranormal. Meskipun demikian, apabila data dimasukkan berbeda dengan yang ada difile, peringatan akan nampak.

Cara lain untuk memeriksa data adalah menggunakan Epi Info Validateprogram. Memasukkan data dua kali didalam dua file data yang sama. Kemudianpakai Validate program untuk membandingkan data didalam dua file untuk melihatapakah ada yang berbeda.

Meskipun anda telah dengan hati-hati memasukkan data, masih terdapatkemungkinan adanya beberapa kesalahan. Semua data harus diperiksa setelahpemasukan data untuk mencari kesalahan, seperti yang dijelaskan dibawah ini.

Menyimpan dan backing up

Waktu data dimasukkan, komputer biasanya menyimpan informasi didalamRAM nya, yaitu memory yang bekerja apabila komputer sedang hidup. Menyimpandata berarti membuat komputer untuk menulis data menjadi file dan disimpandidalam disk . Sekali data disimpan, komputer dapat dimatikan tanpa resikokehilangan data. Apabila data belum disimpan, dan komputer dimatikan, semua dataakan hilang, dan pekerjaan memasukkan data harus dimulai lagi. Hal ini terjadiapabila terjadi kegagalan power, atau bila terjadi problem dengan komputer. Apabilapasokan power tidak baik, problem ini dapat diatasi dengan menggunakanuninterruptable power supply (UPS), yang mempunyai battery untuk mengambil alihapabila terjadi kegagalan power. Meskipun UPS telah disambungkan ke komputer,anda harus hati-hati untuk menyimpan data kedalam disk setiap 10 menit. Hal iniakan memastikan bahwa hanya sebagian kecil data yang hilang apabila sesuatukesalahan terjadi.

Data yang telah ditulis ke disk lebih aman daripada data yang disimpansementara didalam RAM, tetapi tetap ada masalah. Kadang-kadang disk terdapatkesalahan, sehingga data tidak dapat dibacanya. Meskipun masalah ini jarang, hal inidapat menjadi sangat serius apabila hanya terdapat satu copy dari data tersebut.Menggunakan backups yang reguler akan dapat memecahkan masalah yang terjadi.Backup adalah copy kedua data yang telah disimpan pada disk lainnya. Biasanya, copyutama dari data disimpan pada hard disk didalam komputer. Hard disks sangat cepat,dan sangat baik, tetapi kadang-kadang juga ada problem. Backing up data ke eksternal(floppy) disk, dan menyimpan disk pada tempat yang aman berarti bahwa data tidakhilang apabila terdapat problem dengan hard disk. Anda harus backup data andaselama pemasukkan data paling tidak sehari sekali. Sesudah pemasukkan data selesai,data harus di back up apabila ada perubahan yang dilakukan.

Double entry with the Epi InfoCheck program

Double entry with the Epi InfoValidate program

Saving data to disk

Uninterruptable power supply(UPS)

Backing up data


Pada Epi Info, data disimpan ke disk setiap anda merubah rekord. Programmenanyakan Write data to disk (Y/N/<Esc>)? Setiap kali. Jawaban Y untuk menyimpandata.

Untuk membuat back up data pada floppy disk, pergunakan operating systemuntuk mengcopy file. Pada DOS, menggunakan perintah copy command (misalnyacopy results.rec a:). Apabila menggunakan MS Windows ,pergunakan File Manageratau Windows Explorer untuk mengcopy file.

Pemeriksaan kesalahan sesudah pemasukan dataSetelah semua data dimasukkan, mereka harus memeriksa lagi. Apabila langkah

ini diabaikan, sering terjadi data analisis dan laporan yang dibuat tidak berguna dansia-sia. Sering selama analisis, hasil yang aneh didapatkan karena kesalahan padadata. Apabila kesalahan ini dibetulkan, semua analisis harus dilakukan lagi, karenadata telah berubah. Daripada membuang waktu, akan lebih baik dapatkan problemsebelum analisis dimulai.

Sebaliknya pemeriksaan problem sebelum pemasukan data, pemeriksaansesudah pemasukan data adalah lebih cepat dan lebih mudah, karena kita dapatmenggunakan komputer untuk membantu kita. Komputer dapat mencari melaluisemua data untuk memperoleh nilai yang aneh sangat cepat. Setiap field (kolom)harus diperiksa secara terpisah, dan kemudian berbagai field mungkin diperiksabersama untuk mengkaji konsistensi. Ini adalah beberapa tehnik yang berguna denganmenggunakan komputer untuk membantu memeriksa data.

Pada Epi Info, data dapat diperiksa dengan menggunakan Analysis program.Ini adalah program yang sama yang menggunakan analisis data secara umum, dandengan tehnik yang sama mempunyai kemampuan yang seimbang. Untuk memulaiAnalysis program, mulai Epi Info, pilih Programs menu, dan pilih Analysis. MonitorAnalysis dibagi menjadi dua bagian – bagian dasar untuk anda guna menulisperintah untuk memberitahu komputer analisis apakah yang anda inginkan, dan padabagian atas melaporkan hasil dari analisis.

Beberapa pegangan apabila menggunakan Analysis.

• Untuk memperoleh list perintah yang berbeda dan dapat digunakan, tekan kunciF2.. Anda selanjutnya highlight dan memilih perintah yang anda ingin gunakan.

• Untuk mendapatkan bagaimana menggunakan perintah, ketik perintah dantekan F1. Hal ini akan membawa anda kepada help screen yang menerangkanperintah dan penggunaannya.

• Menekan F3 akan memunculkan list dari field data pada tabel anda. Anda butuhmenyebutkan field mana yang anda inginkan untuk bekerja pada sebagian besarperintah. Highlight field didalam list dan menekan enter adalah cara yang palingcepat untuk menyisipkan nama field didalam perintah. Kadang-kadang andabutuh memasukkan lebih dari satu nama field. Anda dapat memilih berbagaifield dengan menekan kunci + , dan kemudian menyisipkannya didalamperintah dengan menekan Enter.

• Pergunakan kunci F4 untuk menguji data sebagai tabel. Menekan F4 lagi akanmenunjukkan satu rekord sebagai formulir pemasukan data. Tekan Esc untukkembali ke analisis.

• Seperti dengan semua program Epi Info, tekan kunci F10 untuk menutupprogram dan kembali ke menu.

Epi Info

Epi Info


Sebelum anda dapat mulai bekerja dengan file data, anda harus memberitahuEpi Info file mana yang anda inginkan. Gunakan perintah read dan ketik Enter. Andadapat mencari melalui list untuk file yang anda inginkan. Hanya file Epi Info (.rec)ditunjukkan. Untuk menggunakan file didalam format dBASE ketik read *.dbf.

Pertama kali yang diperiksa apakah semua data telah dimasukkan, ataukanberbagai data telah dimasukkan dua kali. Anda dapat menggunakan program untukmemberitahu anda jumlah rekord didalam tabel, yang harus sama dengan contohanda.

Apabila anda load file kedalam Epi Info, jumlah total rekords ditampilkan padabagian atas screen. Periksa apakah ini sesuai dengan ukuran sampel anda.

Memecah data menjadi beberapa kelompok yang berbeda untuk melihat totalsetiap kelompok, dan jumlah kelompok yang berbeda, adalah cara yang sangat baikuntuk memeriksa kesalahan. Hal ini dikerjakan dengan membuat tabel frekuensi(kadang-kadang disebut tabulasi satu arah).

Teladan: Survai pada beberapa desa dilakukan pada satu propinsi. Beberapadesa dari setiap 6 distrik diikutkan. Kode digunakan untuk mengidentifikasidistrik mana suatu desa termasuk. Dengan menghasilkan tabel frekuensi darikode distrik, hal ini memungkinkan untuk memeriksa setiap distrik dari 6 kodedistrik yang berbeda yang datanya telah dimasukkan dengan saksama, danjumlah desa yang betul untuk setiap distrik. Tabel frekuensi terlihat sepertiberikut:

Kode Distrik Jumlah

1 4

2 6

3 2

4 5

5 8

6 5

13 1

Total 31

Pada contoh ini, tujuh kode distrik yang berbeda dilaporkan, dengan kode 13berbeda dari lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kesalahan yang dibuatdengan kode distrik untuk satu desa, dimana 13 telah dimasukkan, kemungkinanseharusnya 03. Apabila jumlah total desa didalam survai adalah 30, daripada 31,kemudian satu desa telah dimasukkan dua kali. Jumlah total desa pada setiap distrikselanjutnya dapat diperiksa untuk mendapatkan distrik mana yang mempunyaikebanyakan desa.

Epi Info

Counting records

Frequency tables


Untuk menghasilkan tabel frekuensi didalam Epi Info, pergunakan perintah freq

dan tunjukkan field mana yang anda inginkan agar program menggunakannya. Tabeldiatas dihasilkan dengan mengetik freq districtid, dan menekan Enter.

Tabel frekuensi berguna untuk identifikasi data yang hilang juga. Tabel frekuensidari jenis kelamin dari ternak dari survai terlihat sebagai berikut:

Jenis Kelamin Jumlah

F 124

M 32

Hilang 4

Total 160

Tabel frekuensi seperti ini dapat digunakan untuk field semua jenis teks ataukategori angka dimana alternatif kemungkinannya terbatas (Misalnya kode distrik,spesies, penyakit, jenis kelamin, dll.). Apabila tabel frekuensi digunakan untuk angkalainnya (misalnya populasi), list yang panjang dan tidak menolong untuk semuapopulasi yang berbeda akan dihasilkan. Untuk nilai yang kontinyu (integer atauangka riil) ada dua cara yang berguna untuk memeriksa kesalahan.

Yang pertama adalah untuk menghasilkan statistik deskriptif untuk field.Khususnya, nilai maksimum dan minimum sangat berguna.

Teladan: Pada survai seroprevalence babi, umur (dalam tahun) dan perkiraanberat badan (dalam kilogram) untuk setiap ternak dicatat. Ringkasan statistikdihasilkan untuk dua field tersebut, dengan hasil sebagai berikut: Umur:Minimum - 0.2 tahun, Maksimum 100 tahun; Berat badan: Minimum - 3kg,Maksimum - 2000 kg.

Pada kedua kasus, maksimum lebih besar dari yang diharapkan. Hal ini adalahcontoh ketidaksengajaan menekan kunci 0 dua kali, daripada satu kali, danseharusnya adalah 10 tahun, dan 200 kg. Untuk memeriksa ini, lembar datapencatatan yang asli harus diperiksa dan kesalahan dibetulkan.

Perintah means dapat digunakan untuk menghasilkan kisaran ringkasanstatistik. Ketik means dan field yang ingin anda gunakan. Perintah ini bisanyamenghasilkan tabel frekuensi juga, yang tidak begitu berarti. Untuk menghasilkanhasilnya saja, ketik means fieldname /N. Perintah /N berarti “tanpa tabel”. Ini adalahcontoh dari hasil-hasil yang ditampilkan apabila menguji field yang berisi populasisapi di desa:

====> means sapi /n

SAPI

Total Sum Mean Variance Std Dev Std Err 410 41510 101.244 11268.943 106.155 5.243

Minimum 25%ile Median 75%ile Maximum Mode 0.000 24.000 66.500 138.000 621.000 0.000

Student's "t", testing whether mean differs from zero.T statistic = 19.312, df = 409 p-value = 0.00000

Beberapa informasi yang dihasilkan adalah tidak relevan, tetapi Total (jumlahtotal dari rekord), Sum (jumlah semua sapi pada semua desa), Mean (rata-rata

Epi Info

Epi Info

Maximum and minimum


4Pada Epi Info,hanya data kategori dapat digunakan untuk membuat histogram. Apabila file andaberisi data untuk umur babi, dan anda ingin menggambar a histogram, anda harus mengkonversinya kedata kategori dengan mengelompokkan semua babi dengan umur yang serupa menjadi satu kelompok.Untuk melakukan ini, buatlah field numeric baru yang disebut KELOMPOK UMUR, denganmenggunakan perintah define kelompok umur ##. Anda kemudian harus mengisi field baru dengan

Age

No

of o

bser

vatio

ns

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

<= 2 (2,4] (4,6] (6,8] (8,10] (10,12] (12,14] (14,16] (16,18] (18,20] (20,22] (22,24] > 24

populasi sapi), Minimum dan Maximum memberikan informasi yang sangatberharga.

Cara lain untuk menguji data semacam ini adalah dengan menggambarhistogram yang menunjukkan distribusi nilai. Histogram adalah grafik yangmenunjukkan jumlah rekord yang mempunyai nilai khusus, atau nilai dalam kisarantertentu. Nilai yang aneh akan berada jauh disebelah kanan atau kiri dari grafik, dandengan mudah dapat dilihat.

Teladan: Sesudah mengoreksi problem dengan data umur yang diidentifikasipada sampel survai seroprevalence pada babi yang diberikan diatas, histogramyang digambar, terlihat dibawah. Histogram menunjukkan jumlah babi yangjatuh pada kategori umur yang berbeda dan menunjukkan bahwa kebanyakanbabi muda tidak dimasukkan didalam sampel, dengan beberapa babi yang telahlebih tua. Disitu terlihat ada seekor babi yang umurnya lebih dari 24 tahun. Halini kemungkinan suatu kesalahan, dan harus diperiksa.

Histogram dapat digunakan baik untuk data kategori (misalnya kode, jeniskelamin, spesies) dan data continyu (umur, populasi).

Untuk menunjukkan histogram didalam Epi Info, gunakan perintah histogram,

yang menentukan penggunaan field. Grafik diatas dihasilkan dengan mengetikhistogram kelompok umur, dimana kelompok umur mengidentifikasi umur manakelompok ternak termasuk4.

Epi Info


kode yang mendefinisikan kelompok umur babi. Pada histogram, babi dikategorikan menjadi duakelompok tahun.. Pergunakan perintah: kelompok umur = 2 * round(umur / 2) untuk membentukkode kategori kelompok umur, yang dikelompokkan menjadi rentangan 2 tahun. Untuk mengelompokkanmenjadi rentang 5 tahun, ganti 2 dengan 5.

Disamping itu untuk menguji satu field setiap kali, hal ini memungkinkan untukmemeriksa dua (atau lebih) pada waktu yang sama untuk konsistensi. Salah satu caramengerjakan ini adalah menyeleksi kelompok rekord dari data yang sesuai dengandefinisi tertentu.

Teladan: Survai sapi telah mencatat jenis kelamin, dan jumlah anak sapi yanglahir. Kelompok rekord diseleksi yang diidentifikasi senagai Jantan, tetapi tidakmempunyai 0 seperti jumlah anak sapi yang lahir.. Definisi untuk kelompokadalah: (Jenis Kelamin = J) dan (Anak sapi > 0). Jumlah rekord pada kelompokkemudian dihitung untuk menyatakan bahwa 3 rekord telah sesuai definisi. Tigarekord ini diperiksa dengan yang asli untuk membetulkan

Untuk memilih kelompok rekord didalam Epi Info, gunakan perintah select dantentukan rekord mana yang akan anda gunakan.. Setelah anda menggunakanperintah select , semua analisis yang anda lakukan akan bekerja pada sub-kelompokyang dipilih. Untuk menghentikan pilihan dan bekerja dengan semua rekord,gunakan perintah select tanpa menentukan rekord tertentu. Penggunaan beberapaperintah select yang berbeda akan memilih rekord-rekord yang sesuai dengan setiapperintah. Misalnya:

select kelamin = J hanya ternak jantan yang diseleksiselect anak sapi > 0 jantan dan ternak dengan anaknya diseleksimeans anak sapi /n ringkasan statistik (termasuk jumlah dari rekord)

yang dihasilkan.select Seleksi dihentikan - semua rekord aktif

Tabel dua arah, atau tabulasi silang (cross tabulation) dapat dipergunakan untukmemeriksa dua peubah berkategori juga. Menggunakan sampel yang sama untukmembandingkan jenis kelamin dan jumlah anak sapi, tabel dua arah terlihat sebagaiberikut:

Anak sapi

Jen.Kel 1 2 3 4 5 6

B 122 64 35 12 0 1

J 0 1 0 2 0 0

Tabel ini memperlihatkan jumlah rekord yang sesuai dengan dua kriteria yangberbeda. Misalnya, disana terdapat 122 rekord dari ternak betina dengan 1 ekor anaksapi, dan 64 betina dengan 2 ekor anak. Tiga rekord dengan kesalahan dapat dilihatdengan mudah.

Gunakan perintah tables untuk menghasilkan tabel dua arah, tentukan dua fielddata untuk disertakan. Tabel diatas dibuat dengan perintah: tables kelamin anak sapi.Catatan bahwa field yang pertama yang anda tentukan ditunjukkan pada baris daritabel dan yang kedua didalam kolom.

Epi Info

Epi Info

Selecting subgroups

Cross tabulations


Cattle

Fam

ilies

10

20

30

40

50

0 100 200 300 400 500 600

Apabila dua tipe data kontinyu dibandingkan secara grafis, anda dapat membuatplot sebaran (scatter plot). Scatter plot menggambar titik yang menunjukkan nilai darisebuah peubah pada axis x, dan lainnya pada axis y.

Teladan: Data desa telah dikumpulkan tentang jumlah keluarga yangmemelihara sapi dan jumlah total sapi di desa. Dua kelompok data iniditampilkan pada scatter plot yang ditunjukkan dibawah ini. Sebagian besar titikterletak dekat dengan pusat grafik, dengan demikian menujukkan bahwa desadengan jumlah keluarga yang kecil yang memelihara sapi, biasanya mempunyaijumlah total sapi yang sedikit, akan tetapi desa dengan jumlah keluarga yangbanyak mempunyai banyak sapi. Disini terdapat satu titik pada kiri atasari grafikyang terpisah dari lainnya. Titik ini menggambarkan bahwa desa mempunyaibanyak keluarga yang memelihara sapi, tetapi hanya sedikit jumlahnya.Meskipun ini mungkin (setiap keluarga mempunyai seekor atau dua ekor), danhal ini jelas tidak seperti biasanya, dan kemungkinan salah dalam pemasukandata. Data yang asli harus diperiksa.

Untuk menggambar grafik sebaran (scatter graph) didalam Epi Info, gunakanperintah scatter, tentukan dua field yang anda ingin gunakan. Grafik diatas dihasilkandengan perintah: scatter keluarga dengan sapi. Field pertama ditunjukkan pada axisx.

Koding kembaliData tidak selalu didalam bentuk yang terbaik untuk analisis waktu mereka

memasukkan. Koding kembali adalah proses untuk merubah data dari satu bentukke bentuk lainnya untuk mempermudah analisis. Koding kembali setelah

Epi Info

Scatter plot


memasukkan data adalah lebih mudah, karena komputer dapat melakukan semuaperhitungan untuk kita.

Teladan: Pada survai laju kejadian, tanggal wabah penyakit yang terakhir untukpenyakit Newcastle terhadap ayam kampung dicatat, bersama dengan tanggalkunjungan ke desa. Untuk analisis, kita membutuhkan untuk mengetahuiseberapa lama wabah yang terakhir terjadi, dan bukan tanggalnya. Perhitungandilakukan dengan mengurangi tanggal terjadinya wabah yang terakhir dengantanggal kunjungan.

.Koding kembali data dilakukan dengan memerintah komputer bagaimana anda

ingin merubah data. Hal ini biasanya dengan membuat field baru. Komputermenghitung nilai untuk field yang baru berdasarkan data lain didalam tabel.

Didalam Epi Info, anda pertama harus membuat field sementara untukmenyimpan nilai baru yang baru. Pergunakan perintah define, tentukan nama untukfield dan tipe data apa yang disimpan.

Misalnya define nama kelompok ___________ membuat field baru dengan nama“nama kelompok”. Ini diikuti dengan 10 garis bawah (_) yang menggambarkanbahwa ini adalah field untuk teks, dengan ruangan 10 huruf. Jumlah field diwakilidengan tanda hash (#) karena itu perintah define berat ###.## akan membentuk fieldbaru yang disebut berat, untuk menyimpan angka. Angka mempunyai ruangan atautempat untuk 3 angka dan 2 desimal. Field untuk tanggal didefinisikandefine visitdate <dd/mm/yy>.

Sekali field data yang baru telah dibuat, anda dapat memberitahu Epi Info dataapa yang akan anda letakkan pada field tersebut. Berbagai contoh perintah adalah sbb:

define waktu #### Buat field baruwaktu = tanggal kunjungan - tanggal kejadian Waktu antara dua tanggal (dalam

hari) dihitung dan disimpandidalam ‘waktu’.

define umur bulan ### Buat field baruumur bulan = umur tahun * 12 Umur, dinyatakan dalam tahun,

dikonversikan kedalam umurdalam bulan.

define totalpop #### Buat field barutotalpop = sapi + kerbau Population sapi dan kerbau

dihitung dan disimpan didalamfield ‘totalpop’.

Menghubungkan dataKadang-kadang semua data tidak dalam tabel tunggal, tetapi didalam dua tabel

atau lebih. Sebelum analisis, tabel harus dihubungkan.

Teladan: Survai seroprevalence dilakukan terhadap 250 spesimen darah yangdikumpulkan dari babi. Selama pengumpulan specimen, data untuk kelamin,umur, dan sejarah vaksinasi untuk setiap bagi dicatat. Pada akhir survai, data inidimasukkan kedalam database komputer. Spesimen darah dikirim kelaboratorium untuk analisis. Laboratorium memnggunakan sistem pencatatanyang telah dikomputerisasi, dan dapat mengirimkan semua hasil dari test darahpada disk di komputer.. Hal ini berarti bahwa banyak waktu yang dihematdengan tidak usah mengetik ulang hasil dari analisis darah, dan kesalahanpengetikan dapat dihindari. Meskipun demikian, laboratorium menguji

Epi Info


spesimen darah pada urutan yang berbeda dengan data yang dipergunakandalam lembar pencatatan data. Oleh karena itu dua tabel harus dihubungkan.

Untuk menghubungkan dua tabel, harus terdapat satu bagian data yang samauntuk setiap tabel yang disebut dengan nama field kunci ( key field). Komputermenggunakan field ini untuk mengetahui bagian mana data dari satu tabel termasukpada bagian mana pada tabel kedua. Lembar pencatatan data mengidentifikasi setiapspesimen dengan nomor tabung. Laboratorium juga mengidentifikasi setiap hasil testdengan nomor tabung. Nomor tabung karenanya dapat digunakan sebagai field kunciuntuk menghubungkan dua tabel.

Proses yang sesungguhnya untuk menghubungkan tergantung pada programdatabase yang digunakan. Pada Epi Info, menghubungkan dua tabel menggunakanperintah relate , dan tentukan nama dari field kunci, dan nama file yang akandigabungkan. Untuk menggabungkan file adalah sebagai berikut:

Step 1: Buka file pertama, meggunakan perintah read.Step 2: Pastikan adanya field kunci dengan nama field yang sama pada kedua

file yang terbuka dan file tersebut anda ingin hubungkan. Step 3: Gunakan perintah relate untuk menghubungkan file kedua.

Teladan: Menggunakan contoh diatas, dimana terdapat dua file data, yang satudisebut animals.rec dan satunya disebut results.rec. Kedua file tersebutmempunyai field yang disebut tubeID. Setelah membuka file animals, dua filedihubungkan dengan perintah relate tubeid results.

Setelah tabel dihubungkan, data dapat dianalisa. Meskipun demikian, hubungantersebut hanya sementara, dan bila analisis telah selesai, mereka masih merupakandua tabel yang terpisah. Untuk membuat hubungan tersebut permanen, simpan tabelhubungan kedalam tabel baru. Pada Epi Info hal ini dikerjakan dalam dua step, yaitu:pertama definisikan nama file yang baru (perintah route), dan kemudian tulisinformasi kedalam file (perintah write recfile). Misalnya, untuk menyimpan dua fileyang dihubungkan menjadi sebuah file yang disebut dengan nama alldata.rec,pergunakan perintah route alldata.rec, dan kemudian perintah write recfile.

Mengkonversikan data antara dua format yang berbeda

Apabila menggunakan Epi Info untuk manajemen data, program yang samadapat digunakan untuk memasukkan data, pemeriksaan, koding, menghubungkan,dan sebagian besar analisis. Akan tetapi dibutuhkan waktu apabila anda untukmenggunakan program lainnya untuk analisis. Misalnya, mungkin tipe analisakhusus dibutuhkan untuk tipe survai tertentu, misalnya seperti yang diterangkandalam buku ini. Program untuk melakukan analisis terdapat dalam disk, tetapi bukanmerupakan bagian dari program Epi Info. Alternatif lain anda mungkin lebih senangmenggunakan program database untuk mengelola data anda, dan kemudianmembutuhkan penggunaan program statistik tertentu untuk menganalisnya. Kadang-kadang data diberikan oleh seseorang dan mungkin telah dipersiapkan untukmenggunakan program lain. Pada semua kasus ini, data harus dikonversikan kedalambentuk yang dapat digunakan oleh program lain.

Format dari file data adalah jalan untuk menyimpannya didalam disk. Programyang berbeda menggunakan format yang berbeda, karena mereka menyimpan datapada cara yang berbeda. Untuk menggunakan data untuk program yang berbeda,

Epi Info

Key field

Making a link permanent

Format


anda butuh merubah format data ke format dimana program yang menganalisis dapatmenggunakannya. Umumnya menggunakan format seperti dBASE, Paradox, andASCII.

Ada beberapa macam format data yang berbeda, tetapi untunglah ada beberapaformat standars yang digunakan untuk memindah data untuk program yang berbeda.Contohnya file dBASE (dengan ekstensi .dbf ) atau file Paradox (ekstensi .db ).Berbagai program dapat membaca dan menulis data kedalam format ini. Menulis datake format baru disebut exporting, dan biasanya diakses melalui menu program Exportatau Save As . Membaca data dari format yang berbeda disebut importing dan dapatdiakses melalui opsi menu Import atau Open pada sebagian besart program.

Epi Info mempunyai dua program khusus untuk mengkonversi data antara duaformat yang berbeda, dimana keduanya dapat diakses dari menu Program. Programimport membaca data dari empat format yang berbeda, termasuk dBASE, danmenyimpannya sebagai format file Epi Info (.rec). Program export dapatmengkonversi data Epi Info ke 16 format yang berbeda (termasuk didalamnyadBASE). Seperti disebutkan terdahulu, Epi Info dapat menggunakan file dBASEuntuk analisis tanpa konversi.

Semua Program SurvaiToolbox dapat membaca dan menyimpan data kedalamformat dBASE atay Paradox.

AnalisisAkhirnya, bila semua prosesing data lengkap, maka siap untuk dianalisa. Analisa

data yang sederhana dapat dilakukan dengan menggunakan alat dan metoda yangsama yang dijelaskan diatas untuk memeriksa data: tabel frekuensi, penghitungan,tabel dua arah (tabulasi silang), statistik deskriptip (maksimum, minimum, rataan),dan grafik (histogram, grafik sebaran).

Data analisis yang lebih komplek dibutuhkan untuk rancangan survai yangkomplek. Metode dan program untuk analisis data dari survai dijelaskan didalamBagian II dari buku ini.

Epi Info

Exporting dataImporting data

1 5 0 B a g i a n I I : R a n c a n g a n S u r v a i Toolbox Survey 150

Part IIRancangan dan Analisis Survai

Panduan umum pelaksanaan survaiBagian ini menyediakan petunjuk khusus untuk pelaksanaan tiga bentuk survai

yang berbeda: survai prevalensi, survai laju insiden/kejadian penyakit, dan survaiuntuk membuktikan bebas dari penyakit. Rancangan dari masing-masing bentukdipaparkan dengan sangat berbeda, namun semua survai penyakit ternak sama-samamenunjukkan gambaran umum Beberapa aktivitas yang diperlukan untukpelaksanaan setiap survai antara lain :

Step 1: Tentukan pertanyaan apa yang akan ditanyakan dan begaimana carayang paling baik untuk menjawabnya.

Step 2: Identifikasi target populasi.Step 3: Pilih rancangan survai yang benar.Step 4: Putuskan jika survai menggunakan stratifikasi.Step 5: Hitung ukuran sampel yang paling baik.Step 6: Rencanakan aktivitas lapang.Step 7: Latih anggota tim survai.Step 8: Dapatkan pilot survai (survai pendahuluan).Step 9: Pilih sampel.Step 10: Pelaksanaan pekerjaan lapang.Step 11: Kumpulkan informasi (dari para peternak dan/atau ternak-terrnak).Step 12: Proses specimens sampai siap untuk analisis.Step 13: Kirim specimens ke laboratorium.Step 14: Periksa kelengkapan dan ketelitian data.Step 15: Masukkan data survai dan hasil laboratorium ke komputer.Step 16: Periksa terhadap kesalahan memasukkan data dalam komputer.Step 17: Analisis data untuk menghitung estimasi.Step 18: Laporkan hasil dari data yang diperoleh.

ProsedurSurvai


Bagian berikut membahas beberapa tahap tersebut. Tahap-tahap lainnyadiuraikan di tempat lain.

Tahap 1: PertanyaanSetiap survai penyakit ternak bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang

populasi ternak. Pengembangan dan penyaringan pertanyaan, dan penyusunanbagaimana membuat pertanyaan terbaik merupakan tahap pertama yang pentingdalam pelaksanaan survai penyakit.

Biasanya, pertanyaan yang pertama ditanyakan adalah perihal yang sangatumum. Sebagai misal: “apakah program vaksinasi haemorrrahagic septicaemiaberjalan?”, atau “Berapa banyak cholera babi ada di bagian utara daerah ini?”, atau“apakah ada beberapa bovine spongiform encephalopathy terdapat di daerah ini?”.

Sementara pertanyaan-pertanyaan ini berguna sebagai titik awal, pertanyaantersebut tidak dengan segera jelas sebagaimana mereka menjawabnya. Mereka perludisaring sehingga kita dapat mengukur beberapa jumlah yang akan menjawabpertanyaan. Sebagai misal, pertanyaan kedua dapat disaring untuk menetapkanbagaimana kita dapat menentukan jika program vaksinasi berjalan. Jika programberjalan, imbangan ternak-ternak dalam populasi dengan protective titer antibodiharus lebih tinggi dibanding beberapa target level. Pertanyaan baru adalah“Bagaimana prevalensi babi dalam populasi dengan protective antibody terhadapcholera babi?”. Sekali diukur nilai ini dapat dibandingkan dengan beberapa targetlevel untuk mengkaji keberhasilan, dan juga dibandingkan dengan level yang diukurpada waktu lampau, untuk mengkaji kemajuan.

Proses penyaringan pertanyaan dan penentuan jumlah yang dapat diukur yangakan menjawab pertanyaan memerlukan beberapa tahap, dan sebagian besarpertanyaan memerlukan beberapa cara yang berbeda untuk menjawabnya.

Tahap 2: PopulasiDalam survai-survai penyakit hewan terdapat beberapa populasi yang berbeda

dimana kita tertarik untuk mengamatinya. Target populasi adalah populasi yang kitatujukan untuk menjawab sesuatu pertanyaan. Jika pertanyaannya adalah “apakahada rinderpest di daerah ini?” sehingga target populasi adalah semua hewanberteracak dua di daerah tersebut.

Sumber populasi adalah populasi yang digunakan untuk menggambarkan sampeltersebut berasal. Jika, untuk menjawab pertanyaan sebelumnya, suatu survai duatahap dilaksanakan termasuk semua usaha peternakan intensif dan sapi dan kerbauyang terdapat di desa, sehingga ini akan merupakan sumber populasi. Idealnya,inisama sebagai target populasi, tetapi biasanya dengan mengeluarkan beberapakelompok karena merupakan sampel yang tidak praktis. Sebagai misal,kemungkinan tidak mungkin untuk menggambarkan dan manguji kerbau liardengan data yang tersedia, jadi mereka harus dikeluarkan dari sumber populasi.

Penting untuk diingat bahwa hasil survai hanya dapat digunakan untukmembuat kesimpulan mengenai sumber populasi, tidak untuk target populasi (jikamereka berbeda). Lihat halaman 20 untuk pembahasan mengenai kesimpulan.

Tahap 3: Pemilihan rancangan survaiBiasanya,penentuan yang baik dan penyaringan pertanyaan pertama akan

menunjukkan rancangan studi apa yang diperlukan. Ketika mengevaluasi programvaksinasi pada babi dengan mengkaji level antibodi, maka jelas bahwa rancangan

Target populasi

Sumber populasi


studi yang diperlukan adalah survai prevalensi. Ketika bertujuan mengamati bahwapenyakit tertentu tidak ada di suatu wilayah atau negara, lebih tepat menggunakanrancangan survai pembuktian bebas penyakit. Kadang-kadang sulit untukmenentukan apakah menggunakan survai laju kejadian atau survai prevalensi. Lihathalaman 29 untuk pembahasan peranan dua bentuk survai. Pengertian prosedurpelaksanaan dua bentuk survai, tertera dalam bab 7 (prevalensi) dan 8 (lajukejadian), yang juga membantu dalam penentuan bentuk survai yang lebih baik.

Tahap 5: Ukuran sampelSebelum survai dilaksanakan, perlu untuk mengetahui berapa jumlah unit

pengamatan (kelompok-kelompok, desa-desa atau ternak-ternak) yang dibutuhkanuntuk diuji guna menjawab pertanyaan. Penentuan ukuran merupakan salah satubagian yang penting dalam perencanaan survai. Makin banyak ukuran sampel,makin tepat hasil yang akan diperoleh, dan memberikan jawaban yang lebih dapatdipercaya. Bagaimanapun juga, survai yang besar membutuhkan biaya dan waktuyang lebih banyak, jadi diperlukan kesepakatan bersama.

Setiap rancangan survai berbeda dalam hal perhitungan ukuran sampel daninformasi yang diperlukan. Metode-metode untuk penghitungan ukuran sampelditerangkan pada bab berikut. Beberapa ukuran yang umum digunakan untukpenghitungan ukuran sampel diterangkan di bawah. Beberapa faktor utama dalampenentuan ukuran sampel adalah: ragam (jumlah variasi dalam populasi), ketelitianyang diinginkan, dan tingkat kepercayaan yang diinginkan. Bentuk survai khususmungkin memerlukan informasi lain untuk penghitungan ukuran sampel, sepertiditerangkan pada bab berikut.

Ragam

Ragam adalah ukuran berapa banyak variasi yang ada dalam populasi, atauberapa banyak perbedaan yang ada diantara individu-individu, kelompok-kelompokatau desa-desa. Ragam dapat tinggi, sedang atau rendah, dan dapat dihitungberdasarkan hasil survai sebelumnya. Suatu populasi dengan nilai sebaran yanglebar mempunyai ragam yang tinggi, populasi dengan sebaran nilai yang kecilmempunyai ragam yang rendah.

Example: Tentukan dua populasi yang berbeda. Populasi 1 semuanyasapi dalamkawanan. Populasi 2 semuanya babi dalam kandang sapihanpada usaha peternakan babi intensif. Jika kita tertarik untuk menghitungrataan umur ternak di dua populasi, sebaran umur pada kawanan sapi(yang meliputi anak, muda dan dewasa) adalah lebih lebar dibandingsebaran umur pada babi kandang sapihan (semua ternak berumur duabulan). Ketika membuat rataan umur, kawanan sapi mempunyai ragamyang lebih lebar dibanding babi sapihan.

Ragam merupakan faktor penting waktu menghitung ukuran sampel. Padapopulasi dengan ragam yang rendah, sebagian besar ternak sangat mirip. Untukmengestimasi rataan atau prevalensi, pemilihan hanya pada sedikit ternak akanmemberikan gambaran yang mewakili keseluruhan nilai yang ada. Bila ragamnyatinggi, lebih banyak ternak yang diperlukan, sebab setiap ternak terpilih mungkinberbeda. Ukuran sampel yang dibutuhkan akan lebih besar bila ragam populasinyalebih tinggi.


Ketelitian dan tingkat kepercayaan yang diinginkan

Ketelitian suatu survai meunjukkan bagaimana baiknya estimasi yang dibuat(lihat halaman 24). Ketelitian biasanya diukur dengan lebar selang kepercayaan(halaman 23). Selang kepercayaan yang sangat lebar menunjukkan bahwa kita tidakterlalu percaya dimana nilai yang benar berada. Di lain pihak selang kepercayaanyang sempit menunjukkan bahwa kita percaya bahwa nilai yang benar terletak dalamkisaran yang sempit. Selang kepercayaan merupakan estimasi ketelitian. Tingkatkepercayaan adalah ukuran kepastian seberapa besar kita percaya bahwa nilaiterletak dalam kisaran tertentu atau selang kepercayaan. Tingkat kepercayaan 95%berarti 95% kita percaya bahwa nilai yang nyata terletak dalam selang. Jika studidiulang 20 kali, dan dirata-ratakan, kita akan salah satu kali, tetapi yang benar 19 kali.

Dengan perjanjian, kita biasanya menggunakan tingkat kepercayaan 95%,meskipun kadang-kadang menggunakan tingkat kepercayaan 90%, 99% dan 99.9%.Waktu menghitung ukuran sampel,ketepatan yang lebih besar (selang kepercayaanyang lebih sempit) akan membutuhkan ukuran sampel yang lebih besar. Pemilihantingkat ketepatan (sering dinyatakan dengan setengah dari lebar selang kepercayaan,sebagai misal ± 5%) seringkali ditentukan dengan kemungkinan praktisnya.

Tahap 6: Perencanaan pekerjaan lapangTugas-tugas yang melibatkan perencanaan pekerjaan lapang untuk pelaksanaan

survai beragam menurut bentuk survai, dan situasi dimana survai dilaksanakan. Sulituntuk menyamaratakan perencanaan pekerjaan lapang. Daftar di bawah dirancangsebagai daftar tugas yang mungkin diperlukan untuk beberapa bentuk survai. Daftarini tidak memasukkan semua tugas yang mungkin penting, atau setiap tugas padasemua situasi.

G Pembuatan rencana dengan tujuan yang jelas.G Dapatkan surat ijin resmiG Dapatkan, persiapkan dan perbaikan kendaraanG Perencanaan jadwal kunjungan desaG Pencatatan desa-desaG Membuat perjanjian tanggal kunjungan pada desa-desa yang dekatG Dapatkan perlengkapan pengendalian (seperti jerat, tali leher, pegangan hidung,

elektroda darah, penangkap babi)G Dapatkan peta-peta wilayah studiG Persiapan laboratorium untuk analisis spesimenG Persiapan lembar pencatatan dataG Perencanaan pelaksanaan wawancaraG Pelatihan petugas lapangG Pengujian teknik wawancara, lembar-lembar pencatatan data, dan perlengkapan

dengan latihan kunjunganG Dapatkan dan siapkan komputer untuk tatalaksana data atau untuk digunakan

di lapangG Pelatihan petugas komputer untuk entri data survai

Tahap 7: Pelatihan tim survaiPetugas yang telah dilatih dengan baik akan membuat survai berjalan lebih

lancar, meningkatkan hubungan yang lebih baik dengan peternak,mengumpulkaninformasi dengan kualitas yang lebih baik, menambah kepercayaan dan motivasipetuga, dan melengkapi sumberdaya yang kuat untuk kerja mendatang. Program

Daftar perencanaan


pelatihan untuk persiapan beberapa survai peternakan. Buku ini disusun untukdigunakan sebagai sumber pelatihan, dan Bagian III memuat petunjuk untuk pelatih,rencana pelajaran dan aktivitas pelatihanyang disarankan.

Tahap 8: Pilot survai (survai pendahuluan)Pilot survai adalah survai kecil yang dilaksanakan sebelum survai sebenarnya.

Pilot survai sangat berguna dengan beberapa alasan:

• membantu pelatihan anggota tim survai,• mengidentifikasi beberapa permasalahan pertanyaan atau rancangan survai,• mengumpulkan informasi pada populasi yang dapat digunakan untuk

menghitung ukuran sampel dari survai yang sebenarnya agar lebih teliti, dan• mengidentifikasi jika terdapat beberapa respon yang tidak terduga, atau

wilayah-wilayah yang berbeda yang memerlukan untuk dipelajari melaluisurvai pertanyaan.

Tahap 17: AnalisisKecuali untuk survai-survai yang sangat sederhana, sebagian besar untuk

analisis data akan menggunakan komputer. Semua rancangan survai yangditerangkan dalam buku ini dapat dianalisis dengan menggunakan perangkat lunakkomputer termasuk dengan penggunaan CD. Petunjuk khusus untuk menggunakanperangkat lunak diterangkan dalam bab yang bersangkutan.

Perangkat lunak yang menyediakan analisis hanya untuk kunci ukuran-ukuranyang diberikan. Untuk pertanyaan-pertanyaan lain yang dimasukkan dalam survai,diperlukan beberapa analisis data umum. Perangkat lunak lainnya harus digunakanuntuk analisis ini, dan Epi Info menyediakan alat yang pintar untuk analisis dataumum. Buku ini menerangkan deskripsi umum dari kunci pengerjaan dengan EpiInfo. Bagaimanapun juga untuk membuat kisaran analisis yang mungkin penting,pengguna dapat berkonsultasi dengan Epi Info on-line manual, dan menjadi terbiasadengan ‘Analysis program’.

Tahap 18: PelaporanTujuan survai penyakit ternak adalah tidak untuk mengumpulkan data atau

membangkitkan beberapa hasil. Tujuannya adalah untuk menawab pertanyaan.Jawaban tersebut kemudian digunakan untuk mengambil beberapa macam kegiatan,biasanya untuk meningkatkan pelayanan kesehatan ternak, meningkatkan kesehatankesehatan ternak, dan meningkatkan tingkat hidup peternak dan populasi padaumumnya.

Hasil survai harus diberikan kepada masyarakat yang mampu untukmenggunakannya, atau kalau tidak semua pekerjaan survai menjadi sia-sia. Hal iniadalah diluar cakupan dari buku ini untuk membahas semua aspek penulisanlaporan, dan sebagian besar petugas veteriner sudah berpengalaman dalam tugas ini.Meskipun demikian, beberapa hal-hal penting yang perlu dicatat antara lain:

• Sesudah menyelesaikan suatu survai, dan bahkan ketika survai masihberlangsung, perlu diprioritaskan analisis data dan persiapan laporan. Datayang berkenaan dengan situasi 6 atau 12 bulan lalu mempunyai kegunaan yangkecil. Pengguna informasi memerlukan untuk mengetahui apa yang terjadisekarang, jadi setiap upaya harus dibuat untuk menghasilkan laporan sesegeramungkin sesudah pekerjaan lapang selesai.


• Penggunaan komputer untuk analisis data akan mempermudah untukmenghasilkan sejumlah besar ilustrasi, dan melakukan analisis yang lebihkompleks. Ketika menganalisis data dan membuat laporan, tetaplah diingatbahwa tujuan survai adalah untuk menjawab pertanyaan. Pertanyaan ini dapatselalu dijawab dengan satu bilangan. Hal ini merupakan informasi yang sangatpenting dalam laporan. Sementara data menarik lainnya mungkin telahdikumpulkan pada waktu yang sama, laporan harus menerangkan dengan jelasapa temuan utamanya. Laporan yang berlembar-lembar dan analisis yangkompleks tidak membantu seseorang memahami situasi, bahkanmembingungkan dan salah-pukul. Laporan-laporan seharusnya dibuatseringkas dan sesederhana mungkin.

• Informasi yang disajikan sebaiknya dapat membuat informasi tersebut mudahdan cepat untuk dimengerti. Dari pada menyajikan sederetan angka-angkayang panjang dalam tabel-tabel, akan lebih banyak memudahkan pembacauntuk memperoleh pesan jika data yang sama disajikan dalam bentuk grafik.Grafik ini dapat berupa ‘pie chart’, ‘bar chart’, grafik, atau, jika memungkinkandalam bentuk peta-peta.

• Informasi harus didistribusikan kepada setiap orang yang memerlukannya,danseseorang yang ikut berpartisipasi. Petugas lapang, staf veteriner tingkat lokaldan pedesaan, dan juga staf veteriner nasional harus menerima laporan,beberapa daripadanya mungkin diberikan informasi yang lebih terinci. Pentinguntuk dipikirkan mekanisme pelaporan informasi kembali ke peternak. Umpanbalik informasi ini merupakan cara untuk membuat bahwa semua yang terlibatkegiatan survai merasa bahwa mereka mendapatkan sesuatu yang berguna.,dan mereka akan senang untuk membantunya lagi di masa mendatang.

• Pikirkan juga untuk pendistribusian hasilsecara internasional. Negara-negaratetangga akan sering mendapatkan informasi yang berguna dalam pendekatankoordinasi bantuan regional untuk kontrol penyakit. Untuk alasan yang sama,informasi harus dikirimkan ke organisasi kesehatan hewan internasional, sepertilembaga regional, Office International des Epizooties (OIE) dan OrganisasiPangan dan Pertanian FAO (Food and Agriculture Organization of the UnitedNations).

• Jika memungkinkan, hasil survai seharusnya dipublikasikan pada jurnalinternasional. Terlepas dari kepentingan umum, rincian bagaimana survaidilaksanakan, dan hasilnya dapat membantu perencanaan survai lainnya yangserupa untuk pengaturan yang lebih baik dan melaksanakan pekerjaannya.Kemampuan yang ditunjukkan untuk melaksanakan pengamatan berkualitastinggi menurut standar pengakuan internasional dapat meningkatkan reputasiinternasional yang sangat besar dari negara-negara yang mempunyaiwewenang veteriner. Kepercayaan internasional ini dapat memberikankeuntungan yang nyata, terutama dalam percaturan internasional.

7Survai Prevalensi

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi

Bagian I: Latar belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip umum Survai Penyakit HewanBab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenBab 5: Wawancara PedesaanBab 6: Manajemen dan Analisis Data dengan Komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisis Survai

Bab 7: Survai prevalensiMelakukan sebuah survaiMemilih rancangan yang benarJumlah sampelStratifikasiSampling tahap pertama - desa atau kelompokSampling tahap kedua - hewanAnalisis data

Bab 8: Survai Laju Insiden PenyakitBab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit

Bagian III: Catatan untuk PelatihBab 10: Petunjuk bagi PelatihBab 11: Rencana PelajaranBab 12: Lembar Kegiatan

1 5 6 B a b 7 : S u r v a i P r e v a l e n s i Toolbox Survey 156

Survai prevalensi digunakan untuk menduga proporsi dari populasi yangterkena suatu penyakit tertentu, pada suatu waktu tertentu (lihat halaman 26). Survaiprevalensi sangat lazim digunakan untuk mengumpulkan informasi pada programsurvai penyakit pada ternak. Bab ini menjelaskan tentang serangkaian survai yangdirancang khusus untuk negara sedang berkembang. Survai ini dapat digunakanuntuk mengumpulkan data yang terpercaya, tidak bias, cepat dan tidak mahal.

Survai prevalensi dapat digunakan untuk menilai prioritas penyakit danmengembangkan strategi pengendalian penyakit (menentukan berapa besar penyakitpada satu populasi, dimana keberadaan penyakit), atau memonitor perkembanganprogram pengendalian (misalnya menentukan proporsi hewan yang mengandungantibodi setelah divaksinasi). Survai prevalensi dan laju insiden penyakit mengukurbanyaknya penyakit dalam satu populasi, tetapi dengan cara yang berbeda.Perbedaan kedua cara ini dibahas pada halaman 29, untuk membantu menentukanyang mana yang terbaik untuk digunakan pada suatu keadaan tertentu. Bab 8membahas tentang bagaimana melakukan sebuah survai laju insiden. Survai untukmembuktikan bebas penyakit sangat mirip dengan survai prevalensi dalam halbahwa mereka digunakan untuk mengidentifikasi penyakit hewan, tetapi rancangandan analisisnya sangat berbeda. Survai-survai ini dibahas dalam Bab 9. Sementaraketiga macam survai tersebut berhubungan dengan hal-hal yang berbeda, adalahmungkin untuk mengumpulkan informasi guna menduga dua atau tiga nilai tersebutdalam sebuah survai.

Survai di daerah yang luas (survai nasional, propinsi, atau kabupaten). Survaiyang mengukur prevalensi pada tingkat individu hewan sulit karena kurangnyasebuah kerangka sampling. Untuk menggunakan pemilihan acak (dan memastikanhasil yang dapat dipercaya) diperlukan sebuah kerangka sampling yang mengikut-sertakan setiap individu hewan dalam daerah yang disurvai (lihat halaman 49).Adalah sesuatu hal yang tidak mungkin untuk membangun sebuah kerangkasampling yang akurat di suatu daerah yang luas. Two-stage sampling (halaman 64)mencegah timbulnya masalah ini dengan cara memecah sampling dalam dua tahap.Pertama, kelompok hewan dipilih secara acak (biasanya desa atau kelompok). Padatahap pertama, sebuah kerangka sampling yang memuat daftar nama semua desaatau kelompok (unit satuan tahap pertama yang diminati) pada satu daerah harusdibuat. Sekali kelompok-kelompok tersebut sudah terpilih, setiap desa ataukelompok dikunjungi, dan sebuah kerangka sampling yang memuat individu hewandalam kelompok disusun, dan digunakan untuk seleksi hewan (unit tahap keduayang diminati) sebagai sampel.

Kekuatan sampling dua tingkat ini adalah bahwa hewan perlu dibuat daftarnyahanya untuk sejumlah kecil kelompok atau desa saja, dan tidak keseluruhanpopulasi. Sebagai tambahan, pekerjaan lapang akan lebih mudah dilakukan, karenatim survai hanya perlu mendatangi relatif sedikit jumlah desa. Jika sampling acaksederhana digunakan, akan diperlukan satu atau dua ekor hewan dari banyak desa,hal ini akan memerlukan perjalanan yang lebih banyak. Kekurangan dari samplingdua tingkat ini adalah rancangan survai dan analisisnya lebih rumit. ProgramSurvey Toolbox membantu membuat rancangan dan analisisnya lebih mudah.

Bab ini menjadi pemandu untuk melakukan survai prevalensi dua tingkatpenyakit hewan sebagai bagian dari program aktif survai di negara sedangberkembang.

Survai prevalensi

Two-stage sampling


Disease Prevalence Surveys

Identify the area of interest

Yes No

NoYes

Does the frame have good estimatesof village livestock population?

Fixed percentage of animals Fixed percentage of animalsFixed number of animals

Second-stage (animal) sampling

Build village livestock sampling frame and select animals

Design 1Probability Proportional to Size

Design 2Simple Random Sampling

Design 3Random Geographic

Coordinate Sampling

Analyse results to calculate disease prevalence

Collect specimense.g. blood

Analyse specimensto determine disease status

Calculate sample size

Select villages

Page 153 Page 153 Page 154

Page 154

Page 159

Page 160

Page 95

Page 160

First -stage (village) sampling

Is there a first-stage sampling frame availableor can one be built?

Page 49


Melakukan sebuah survaiAda 20 langkah dalam menjalankan survai prevalensi dua tingkat, seperti

dijelaskan dibawah ini. Penjelasan ini berdasarkan pada sebuah survai pada ternakdi desa, dimana spesimen dikumpulkan untuk dianalisis di lab (misalnya sampeldarah) untuk menentukan status antibodi atau penyakit seekor hewan. Beberapaprosedur perlu sedikit penyesuaian (penyederhanaan) bila 1) tidak ada spesimenyang dikumpulkan, dan hanya pemeriksaan klinis yang digunakan untukmenentukan status penyakit hewan, atau 2) pada tahap pertama dipilih kelompokdan bukan desa, dimana memilih hewan akan lebih mudah dilakukan secara acak.

Step 1: Tetapkan apa yang akan ditanyakan, dan bagaimana jawabanterbaiknya.

Step 2: Tentukan populasi sasarannya.Step 3: Pilihlah rancangan survai yang benar. Ada tiga rancangan yang

berbeda (PPS, SRS, dan RGCS), yang terutama berdasarkan kepadacara pemilihan kelompok atau desa pada tahap pertama sampling.Pilihan tergantung kepada kerangka sampling apa yang tersedia.

Step 4: Hitunglah besarnya jumlah sampel yang terbaik. Sebuah programkomputer dibuat untuk membantu penghitungannya, tetapidiperlukan pengetahuan tentang penyakit dan populasi.

Step 5: Tentukan kalau survai mengguanakan stratifikasi, jika demikian, apadasar yang akan digunakan.

Step 6: Rancanglah kegiatan lapang, tentukan pertanyaan-pertanyaan dalamwawancara, siapkan lembar koleksi data, transportasi, alat-alat yangdiperlukan, koleksi spesimen, dan alat-alat untuk memproses.

Step 7: Latihlah tim survai.Step 8: Pilih sampel tingkat pertama (kelompok atau desa) secara acak. Step 9: Kunjungilah desa atau kelompok terpilih.Step 10: Lakukan suatu wawancara di desa, untuk membangun sebuah

kerangka sampling untuk desa, dan mengajukan pertanyaan lain. Step 11: Pilih sampel (hewan) tahap kedua secara acak.Step 12: Kunjungi pemilik ternak, dan tandailah hewan yang terpilih.Step 13: Ikatlah hewan dan ambil spesimennya.Step 14: Siapkan spesimen untuk analisis.Step 15: Kirimkan spesimen ke laboratorium.Step 16: Periksalah kelengkapan dan keakuratan data.Step 17: Masukkan data survai dan hasil pemeriksaan lab ke komputer.Step 18: Periksa ulang kemungkinan kesalahan dalam memasukkan data.Step 19: Analisis data untuk menduga nilai prevalensi.Step 20: Laporkan data, berikan umpan balik kepada pemilik ternak, staf

dinas peternakan setempat, dan mungkin kepada organisasi ataubuatlah publikasi internasional.

Beberapa langkah kunci diberikan di bawah ini.

Langkah 3: Memilih rancangan yang benarAda tiga rancangan survai yang berbeda untuk survai dua tingkat. Pilihan

rancangan terbaik yang akan digunakan tergantung kepada kerangka sampling apayang tersedia untuk sampling tingkat pertama – sebuah kerangka sampling dengandata populasi, sebuah kerangka sampling tanpa data populasi, atau tanpa kerangka


sampling sama sekali (lihat halaman 49 untuk penjelasan lengkap tentang kerangkasampling). Jenis kerangka sampling ditentukan oleh bagaimana kelompok atau desadipilih pada tahap pertama, dan bagaimana hewan dipilih pada tahap kedua.

Rancangan 1 (PPS)

Dalam suasana terbaik, sebuah kerangka sampling lengkap tersedia, daftarsemua kelompok atau desa termasuk data populasi ternak yang terpercaya (reliablelivestock population data). Data ini dapat berasal dari dinas peternakan, yang biasanyamemperbaharui angka populasi ternak, atau melakukan sebuah sensus pertanianyang terakhir. Bila informasi ini tersedia, maka proporsi probabilitas terhadapjumlah (probability proportional to size (PPS)) dapat digunakan.

Pada rancangan 1, desa atau kelompok dipilih pada tahap pertama sehinggapeluang satu dalam populasi yang lebih besar adalah lebih besar dari pada satu padapopulasi yang lebih kecil. Bila memilih hewan pada tahap kedua, sebuah nilai tetap(fixed number) dari hewan yang dipilih dari desa yang terpilih menggunakan acaksederhana.

Example: Rancangan 1 (PPS) digunakan untuk survai prevalensi babi dipedesaan. Sebuah sensus pertanian telah dilakukan 1 bulan sebelumnya,dan data tersebut digunakan sabagai kerangka sampling. Empat puluhdesa dipilih dengan proporsi probabilitas terhadap populasi babi yang ada.Tiap desa lalu dikunjungi, dan sebuah wawancara dengan pemilik babidigunakan untuk membangun sebuah kerangka sampling untuk desatersebut. Dari tiap desa 15 ekor babi dipilih dengan cara acak sederhanadari kerangka sampling yang ada.

Rancangan survai ini sangat efisien, karena dapat menduga lebih akurat untukuntuk suatu jumlah sampel tertentu dari pada rancangan lainnya. Rancangan inijuga lebih mudah bagi tim survai untuk pekerjaan di lapangan. Tetapikekurangannya, bila sebuah kerangka sampling lengkap tersedia, tidaklah umummempunyai data mutakhir yang lengkap tentang desa atau kelompok populasiternak untuk jenis hewan yang berhubungan. Bila data sudah berumur beberapabulan, data tersebut mungkin sudah tidak akurat lagi. Jika hanya ada perubahan kecilpada populasi, hal ini dapat diabaikan, tetapi kalau besar perubahannya padabeberapa desa atau kelompok, data populasi tersebut tidak dapat dianggapterpercaya lagi. Rancangan 2 yang harus digunakan.

Rancangan 2 (SRS)

Jika sebuah rancangan sampling baik tersedia, yang mencakup semua kelompokatau desa, tetapi tidak ada data populasi yang terpercaya, maka sampling acaksederhana (simple random sampling (SRS)) dapat dipakai pada tahap pertama.

Pada rancangan 2, setiap desa atau kelompok mempunyai peluang sama untukterpilih. Pada tahap kedua, sebuah proporsi tetap (fixed proportion) hewan dipilih daripopulasi dengan SRS, sebagai ganti jumlah tetap yang digunakan dalam Rancangan1.

Example: Sebuah survai ayam menggunakan daftar desa di sebuahpropinsi sebagai kerangka sampling (data berasal dari Kantor Statistik).Tak tersedia angka populasi ayam di desa. Pada tahap pertama, sebuahsampel dari 40 desa dipilih dengan SRS. Setiap desa dikunjungi, danpemilik ayam dikumpulkan untuk diwawancarai. Sebuah kerangkasampling dibuat, dan pada tiap desa 5% dari populasi ayam di pilih

Probability proportional to size

Simple random sampling


sebagai sampel secara acak. Pada sebuah desa yang mempunyai populasiayam 252 ekor, dipilih 13 ekor, di desa lain yang populasnya 689, dipilih34 ekor ayam.

Rancangan 2 sangatlah efisien, tetapi tidaklah sebaik rancangan 1. Karena timsurvai tidaklah mengetahui berapa banyak hewan di desa atau kelompok sebelummereka datang berkunjung, mereka tidak tahu berapa ekor hewan diperlukan untukpemeriksaan atau jumlah spesimen yang harus dikumpulkan. Dalam sebuah desayang besar, akan banyak pekerjaan, dalam desa kecil, pekerjaannya tidaklah terlalubanyak. Hal ini membuat perencanaan pekerjaan di lapang lebih sulit. Akan tetapi,kebanyakan kerangka sampling selalu siap tersedia, dan rancangan survai ini yangharus digunakan.

Rancangan 3 (RGCS)

Dalam keadaan terburuk, jika tidak ada kerangka sampling untuk kelompokatau desa. Hal ini biasanya kasus pada kelompok yang berpindah-pindah (nomadicherds), atau struktur pemerintahan dan catatan hilang akibat perang atau bencanaalam. Satu-satunya cara untuk memilih sampel acak dari kelompok atau desa padatahap pertama adalah dengan menggunakan pemilihan acak berdasarkan koordinatgeografik (random geographic coordinate sampling (RGCS)).

Pada rancangan 3, RGCS digunakan untuk memilih kelompok atau desa (lihathalaman 65). Pada tahap kedua, sebuah fixed proportion dari populasi desa diambilsampelnya, seperti pada rancangan 2.

Secara statistik efisiensi rancangan survai ini serupa dengan rancangan 2, tetapipekerjaan lapangnya jauh lebih sulit. Hal ini desababkan banyaknya pekerjaanlapang yang diperlukan sebelum survai sesungguhnya dilakukan, terutama untukmemilih desa atau kelompok. Karena alasan ini, rancangan 3 hanya digunakan biladiperlukan saja. Biasanya, masih mungkin untuk memilih sebuah kerangka samplingyang terpercaya.

Langkah 4: Jumlah sampelJumlah sampel yang diperlukan dihitung dengan program komputer seperti

dijelaskan dibawah ini. Pada survai dengan sampling dua tingkat, jumlah sampelberdasarkan jumlah kelompok atau desa untuk mengambil sampel pada tahappertama, dan jumlah atau proporsi hewan yang akan diambil pada tahap kedua. Masih mungkin untuk memilih lebih sedikit desa dan lebih banyak hewan, danmasih mendapat hasil yang sama keakuratannya. Hal ini membuat sampling duatingkat menjadi sangat luwes, dan memungkinkan rancangan survai disesuaikanuntuk mencapai hasil yang akurat, tetapi dengan biaya yang minimum. Menghitungkombinasi terbaik dari jumlah sampel tahap pertama dan kedua, membutuhkanbeberapa informasi alinnya, seperti dijelaskan berikut ini. Jika sebuah survai sedangdilakukan untuk pertama kalinya di suatu daerah tertentu, beberapa macam angkaini mungkin tidak diketahui, dan harus diduga. Akan tetapi, bila sebuah survaidigunakan sebagai suatu bagian sistem survai yang sedang berjalan, informasi rincidapat diperoleh dari survai sebelumnya, dan perhitungan yang sangat akurat akanjumlah sampel untuk biaya minimum dapat dibuat.

Biaya survai

Biaya untuk bagian yang berbeda dari suatu survai perlu diketahui– biaya perekor hewan, dan biaya per kelompok atau desa. Perbandingan biaya-biaya ini yang

Random geographic coordinatesampling


akan menentukan kombinasi terkecil dari jumlah sampel pada tahap pertama dankedua.

Biaya per ekor hewan terutama disusun dari biaya uji pemeriksaan lab, danperalatan, seperti tabung darah, jarum, tabung serum dsb. Termasuk juga gaji upahstaf lapangan, yang berdasarkan berapa lama waktu yang diperlukan untukmemeriksa atau mengambil spesimen dari setiap ekor hewan. Biaya per-desabiasanya merupakan penjumlahan upah staf pelaksana dan biaya transportasi.

Biaya ini diikhtisarkan pada tabel dibawah. Lain-lain biaya tidak berragamdengan jumlah hewan atau jumlah kelompok atau desa (misalnya biaya membuatkerangka sampling sebuah desa) tidak masuk dalam perhitungan tersebut.

Biaya per-ekor Biaya per-desa

Tabung darah Bahan bakar

Tabung serum Sewa kendaraan

Uji Laboratorium biaya RGCS

Gaji/upah Staff Gaji/upah Staff

Bila melakukan survai di suatu daerah pertama kali, sangatlah bermanfaatuntuk mencatat biaya yang diperlukan secara akurat. Gambaran ini sangat bergunadalam merancang survai dimasa mendatang. Jika tidak ada gambaran sebelumnya,perkiraan biaya perlu dibuat.

Keragaman

Dalam sampling dua tingkat, ada dua populasi yang diambil, kelompok ataudesa, dan hewan. Kedua populasi tersebut masing-masing mempunyai keragaman(lihat halaman 145). Jumlah perbedaan diantara kelompok yang berbeda dikenalsebagai keragaman antar kelompok (“between-herd variance”). Penyebaranperbedaan diantara individu hewan dalam kelompok yang sama disebut (“within-herd variance”). Jika menghitung jumlah sampel untuk survai dua tingkat, keduakeragaman ini perlu diperhitungkan oleh program komputer. Kedua nilai ini sangatsukar untuk ditaksir, maka nilai dari survai terdahulu atau pendugaan berdasarkansurvai yang serupa dari bagian lain di dunia ini dapat dilakukan.

Sebagai contoh, survai seroprevalence antibodi penyakit mulut dan kuku (FMD)sapi dan kerbau dilakukan di Asia Tenggara menghasilkan pendugaan keragamandalam kelompok antara 0.15 dan 0.22, dan keragaman antar kelompokantara 0.03 dan0.08. Kalau tidak ada data lain yang tersedia, angka ini dapat digunakan sebagai titikawal pendugaan pertama.

Jumlah populasi

Jumlah total populasi diperlukan dalam penghitungan jumlah sampel(tergantung kepada rancangan survai). Jika data populasi lengkap tersedia di setiapdesa, hal ini tidak menjadi masalah. Akan tetapi, bila tidak ada datanya, maka totalpopulasi harus diperkirakan. Untungnya, jika dugaan ini tidak sempurna tidaklahterlalu bermasalah. Biasanya beberapa catatan tersedia untuk populasi di suatudaerah.

Prevalensi dugaan

Salah satu hal yang tersulit adalah mengerti tentang perhitungan jumlah sampeluntuk survai prevalensi, apakah yang ingin kita ketahui dari perkiraan tentangprevalensi sebelum kita melakukan survai. Untuk survai yang dilakukan sebagai


bagian teratur dari sebuah program survai, perkiraan prevalensi terdahulumemungkinkan pendugaan yang baik. Akan tetapi, untuk survai pertama di suatudaerah, perlu dilakukan pendugaan.

Memilih daerah survai dan radiusnya

Untuk RGCS (Rancangan 3), perlu dilakukan pendugaan total daerah yang akandisurvai. Angka-angka tersebut biasanya tersedia di Kantor Biro Pusat Statistik. Jikapeta digital daerah yang disurvai dan perangkat lunak geographical informationsystem (GIS) tersedia, luas daerah yang akan disurvai akan dapat ditentukan denganmudah. Jika hanya peta kertas konvensional yang tersedia, kita masih harusmenghitung berapa perkiraan luas daerah, dengan membuat kotak koordinat didaerah yang akan di survai dan menghitungnya.

Suatu perkiraan radius yang dipilih juga perlu diantisipasi.

Presisi

Presisi biasanya diukur sebagai lebar selang kepercayaan. Biasanya digunakanjarak lebar yang tetap, atau, untuk prevalensi yang sangat rendah atau sangat tinggi,kesalahan relatif (relative error) mungkin lebih baik. Hal ini disebabkan karena jikaprevalensi semakin kecil, maka kita cenderung mengukur lebih tepat.

Example: Memilih jarak lebar selang kepercayaan yang tetap ± 5%, sebuahsurvai menghasilkan estimasi prevalensi 50% akan mempunyai selangkepercayaan 45% - 55%. Hal ini mungkin akan cukup tepat untukberbagai maksud, karena perbedaan antara 45% dan 55% tidak terlalubesar pengaruhnya. Bila prevalensi-nya 5%, selang kepercayaannyaadalah 0% dan 10%. Perbedaan antara 0% dan 10% mungkin sangatpenting, kita akan mengukur lebih teliti bila prevalensinya rendah. Jikakita menggunakan kesalahan relatif, selang kepercayaan untuk prevalensi50% mungkin antara 45% dan 55%, tetapi selang kepercayaan untukprevalensi 5% mungkin antara 3% dan 7%.

Kesalahan relatif adalah suatu ukuran jarak lebar selang kepercayaan sebagaisebuah proporsi dari prevalensi, semakin kecil prevalensi, semakin sempit selangkepercayaannya.

Untuk selang kepercayaan yang lebarnya tetap, umumnya dipergunakan nilai5% atau 10%. Jika nilai yang lebih kecil yang dipakai, jumlah sampel akan meningkatdramatis. Kesalahan relatif 0,1 menghasilkan selang kepercayaan ± 10%, jikaprevalensinya 50%, tetapi jika prevalensinya 10%, maka selang kepercayaannyamenjadi kira-kira ± 4%.

Tingkat kepercayaan

Tingkat kepercayaan menentukan berapa besar kepercayaan kita bahwa nilaitersebut terletak di dalam selang kepercayaan. Sesuai kesepakatan umum, tingkatkepercayaan yang biasanya dipakai adalah 95%. Artinya satu dari 20 dapat terletakdiluar selang kepercayaan.

Menghitung jumlah sampel

Rumus untuk menghitung jumlah sampel untuk tiga rancangan survai yangberbeda sangat rumit, dan biasanya hanya dapat dihitung oleh ahli statistik yangterlatih. Agar mereka yang bukan pakar statistikpun dapat menghitungnya, rumustersebut dapat dimasukkan dalam program Prevalence Analysis, terdapat dalam CD.Untuk memulai program tersebut gunakan menu Windows Start, lalu pilih Programs,

Relative error


Survey Toolbox, dan Sample Size. Untuk menghitung jumlah sampel yangdiperlukan untuk satu survai dua tingkat:

Step 1: Klik tab Sample Size Calculation di bagian atas window.Step 2: Pilih rancangan survai yang akan digunakan. Pada kotak First Stage

Sampling Scheme, pilihlah Design 1 (Population proportional to sizesampling – PPS), atau Design 2 (Simple random sampling – SRS),atau Design 3 (Random geographic coordinate sampling – RGCS).Lihat halaman 152 bagaimana memilih rancangan yang benar untukmembantu memutuskan.

Step 3: Kalau ragu, klik tombol untuk membantuWhich one?

memutuskan rancangan yang mana yang akan digunakan.

Step 4: Lihat Second Stage Sampling Scheme untuk mempertimbangkanbagaimana memilih hewan pada tahap kedua.

Step 5: Pada kotak Parameters, masukkan semua parameter yangdiperlukan, seperti dijelaskan di atas. Anda harus memasukkanestimasi untuk semua parameter. Anda harus menentukan akurasiyang dikehendaki dan tingkat kepercayaannya.

Step 6: Jika anda memiliki hasil survai sebelumnya, anda dapatmenggunakannya untuk memasukkan biaya tingkat pertama dankedua (biaya per kelompok dan biaya per ekor).

Step 7: Jika anda tak punya file data dari survai sebelumnya, klik tombol. Ini akan membuka fileI don’t know. Work it out for me.

data dan memungkinkan untuk menganalisis data, Untuk


n nNNk

k= ×

menghitung keragaman dan estimasi prevalensi yang diperlukan.Juga akan menghitung estimasi besarnya populasi. Pastikanmenetapkan angka-angka ini sendiri, jika data diperoleh daripopulasi lain. Lihat halaman 160 tentang Data Analysis untuk caramelakukan analisis data.

Step 8: Jika semua parameter telah diisi, klik tombol .Calculate

Step 9: Hasilnya akan ditampilkan di jendela. Jumlah sampel tahap pertamayang terbaik (kelompok) dan kedua (desa) akan ditampilkan. Jumlahsampel tahap kedua akan diperlihatkan bisa dalam angka(Rancangan 1, PPS), atau prosentase dari populasi kelompok(Rancangan 2 dan 3, SRS dan RGCS).

Langkah 5: StratifikasiStratifikasi biasanya akan meningkatkan ketepatan survai, dan membuat

pekerjaan di lapangan akan lebih mudah (lihat halaman 45). Jika hanya sedikitinformasi tentang populasi yang tersedia, stratifikasi biasanya dikerjakan denganberdasarkan daerah geografi. Sebagai contoh, sebuah survai nasional dapatdikelompokkan menurut propinsi, atau sebuah survai propinsi dapaydikelompokkan menurut kabupaten.

Untuk memastikan bahwa tiap daerah diwakili dengan benar, kita umumnyaingin memilih desa dari lapisan tersebut. Artinya bahwa sebuah kabupaten denganlebih banyak desa akan memberikan lebih banyak desa dalam sampel dari padasebuah kabupaten yang mempunyai desa lebih sedikit. Hal ini dikenal sebagaiproportional allocation. Jumlah desa yang dipilih dari stratum (nk) sama dengan jumlahtotal desa yang dipilih (n) kali proporsi desa dalam populasi (N) dalam stratum (NK).

Example: Pada sebuah survai, jumlah sampel pada tingkat pertama adalah40, dan jumlah total desa di daerah yang disurvai adalah 480. Ada 5kabupaten yang digunakan dalam stratifikasi. Jumlah desa di kabupatenpertama ada 120. Proporsi desa total dalam kabupaten tersebut 120/480= ¼. Jumlah desa yang dipilih dari kabupaten itu 40 × ¼ = 10 desa.Sebuah kabupaten dengan 80 desa akan terpilih 40 × (80/480) = 6.67 .7desa.

Proportional allocation


Jika menggunakan stratifikasi, umumnya anda dapat menggunakan jumlahsampel yang sama yang dapat dihitung tanpa stratifikasi, dan membaginya diantarastrata dengan proportional allocation. Keseluruhan hasilnya biasanya akan lebih tepatdari pada prediksi, karena stratifikasi. Perlu dicatat bahwa estimasi untuk strataindividual akan kurang tepat dari pada perkiraan keseluruan, karena jumlah sampeldalam stratum lebih kecil dari jumlah sampel keseluruhan. Kalau diperlukanpendugaan yang tepat dari tiap stratum, hitunglah jumlah sampel yang diperlukanuntuk tiap stratum secara terpisah. Lalu kita gabungkan hasil stratum untukmemberikan pendugaan keseluruhan (yang akan sangat tepat karena jumlahsampelnya besar).

Langkah 8: Sampling tahap pertama -kelompok atau desa

Pendekatan yang digunakan dalam sampling tahap pertama tergantung kepadarancangan survai yang digunakan. Dalam banyak hal, sesungguhnya, samplingdilakukan dengan penggantian. Artinya bahwa kelompok atau desa yang samadapat terpilih dua kali. Dalam hal ini, dua kali dari jumlah hewan biasanya terambildari desa.

Example: Jumlah sampel yang dihitung untuk survai prevalensi duatingkat adalah 40 desa dan 8% hewan di setiap desa. Sebuah kerangkasampling yang baik tersedia, tetapi tidak ada angka populasi ternak,karenanya dipilih menggunakan rancangan 2. Desa dipilih dari kerangkasampling menggunakan sampling acak sederhana dengan penggantian.Sebuah desa terpilih dua kali. Jumlah sampel tetap 40, walaupun hanya39 desa terpisah yang dikunjungi. Desa yang terpilih dua kali mempunyaipopulasi babi 145 ekor. Sebagai ganti 8%, jumlah sampel yang diambil16% dari populasi, memberikan hasil 24 ekor.

Jika sebuah kerangka sampling ada dalam komputer, dan Rancangan 1 atau 2yang digunakan, gunakan program Random Village untuk memilih kelompok ataudesa (lihat halaman 50). Gunakan langkah-langkah berikut untuk memilih desa:

• Jalankan program Random Village.• Klik tombol dan pilih file data file yang berisi kerangka sampling.Open

• Klik satu atau lebih Identification Fields untuk ditampilkan dalam desa ataukelompok (biasanya ID, nama dsb.).

• Dibawah Number to Select, masukkan jumlah total desa atau kelompok (jumlahsampel tahap pertama).

• Masukkan jenis sampling. Kalau menggunakan Rancangan 1 dengan samplingPPS, klik sampling Probability Proportional to Size. Kita perlu memilih kolomdari tabel yang mempunyai informasi jumlah (populasi ternak). Jika digunakanRancangan 2, pilih Simple Random Sampling.

• Dibawah Replacement, klik With Replacement.• Kalau memakai stratifikasi, klik check box disebelah Use Stratification?. Lalu

kita perlu memilih kolom yang berisi informasi untuk stratifikasi. Biasanyamerupakan kode propinsi atau kabupaten.

• Klik tombol untuk memilih sampel acak.Select

• Desa atau kelompok yang terpilih akan ditampilkan. Kita dapat menyimpannyasebagai tabel baru, atau mencetaknya.


Jika kerangka samplingtidak tersedia dalam komputer, kita dapat menggunakanpetunjuk teknik dalam Bab 3 untuk melakukan sampling PPS (halaman 48) atau SRS(halaman 41).

Jika tidak ada kerangka sampling, dan Rancangan 3 yang digunakan, kita dapatmenggunakan program RGCS Win95 untuk memilih select koordinat secara acak(lihat halaman 68). Kalau anda punya program ArcView GIS dan sebuah peta digitaldaerah yang disurvai, gunakan RGCS ArcView untuk memilih koordinat (lihathalaman 69).

Kalau menggunakan RGCS, perlu menyaring titik yang terpilih (kalaumungkin), kemudian kunjungi titik tersebut untuk identifikasi desa sekitarnya. Caraini dijelaskan secara rinci dalam Bab 3 (halaman 74).

Langkah 11: Sampling tahap kedua -hewan

Sekali kelompok atau desa telah terpilih, dan pekerjaan lapang dimulai,sampling tahap kedua, pemilihan hewan individual dapat dilakukan.

Pada semua kasus, hewan dipilih tanpa penggantian, sehingga seekor hewanhanya akan diperiksa satu kali saja. Jika rancangan 1 (PPS) digunakan, maka angkayang tetap dari hewan yang dipilih dari tiap kelompok atau desa terpilih. JikaRancangan 2 atau 3 yang dipakai, suatu proporsi yang tetap dari total desa ataupopulasi kelompok terpilih.

Bila hewan ada pada sebuah kelompok, maka kerangka sampling mungkinsudah ada, dipelihara oleh pemilik. Kerangka ini dapat dipakai sebagai samplingacak sederhana yang dapat dilakukan baik dengan tangan atau dengan komputersetelah memasukkan data dalam program Random Village. Dilain pihak, samplingacak sistematik (halaman 44) dapat dipakai jika fasilitas untuk menaruh hewan secaraberurut tersedia (misalnya halaman yang berpagar).

Dalam sebuah desa dimana banyak pemilik ternak, biasanya perlu membuatsebuah kerangka sampling terlebih dahulu, dan kemudian memilih sampel secaraacak. Wawancara dengan peternak akan efisien jika dibuat pula sebuah kerangkasampling yang akurat, seperti digambarkan rinci pada Bab 5. Teknik seleksi hewandari kerangka sampling ini menggunakan metode manual seperti dijelaskan padahalaman 55, dan penggunaan program Random Animal digambarkan di halaman 58.

Langkah 19: Analisis data Analisis data prevalensi yang dikumpulkan dalam survai dua tingkat

menggunakan satu dari ketiga rancangan adalah sangat rumit. Rumus yangdigunakan dilampirkan pada Appendix B. Program Prevalence Analysis, yang jugamenghitung jumlah sampel untuk survai prevalensi dua tahap, disertakan dalam CDuntuk analisis data dari tiga macam rancangan survai tersebut.

Sebelum analisis dilakukan, data harus dimasukkan ke dalam komputer terlebihdahulu, dan disimpan dalam file format dBase atau Paradox. Epi Info atau alinprogram database dapat dipergunakan untuk memasukkan data. ProgramPrevalence Analysis dapat dipaergunakan untuk memasukkan data sederhana.

Masukan dataFile data, kolom data, dan lain-lain informasi yang diperlukan untuk analisis

tergantung kepada rancangan survai yang digunakan dan apakah stratifikasi


digunakan atau tidak. Semuanya memerlukan file data tingkat hewan, dengan statuspenyakit tiap ekor hewan, dan desa tempat asal hewan. Status penyakit dapat diberikode yang menandakan Sakit/Tidak Sakit, atau kolom Yes/No. Dapat juga sebuahnilai angka, seperti titer antibodi. Dalam hal ini, perlu menetapkan nilai cut-off nya.Diatas nilai tersebut, hewan dianggap positif, dibawahnya hewan dianggap negatif.

Rancangan 1 (Proporsional Probabilitas terhadapBesar)

Tanpa stratifikasi

File 1 (Animal File)

• Status penyakit• ID Desa

dengan stratifikasi

File 1 (Animal File) File 2 (Village File)

• Status Penyakit• ID Desa

• ID Desa• ID Stratum

Rancangan 2 (Sampling Acak Sederhana)

Tanpa stratifikasi

File 1 (Animal File) File 2 (Village File) Lain-lain

• StatusPenyakit

• ID Desa

• ID Desa• Populasi Ternak

Desa

• Total desa di daerah studi• Total hewan di area studi

dengan stratifikasi

File 1 (Animal File) File 2 (Village File) File 3 (Stratum File)

• StatusPenyakit

• ID Desa

• ID Desa• Populasi ternak

Desa• ID Stratum

• Jumlah Total desa dalamstratum

• Jumlah Total hewan dalam stratum

• ID Stratum


5Bobot Desa (village weight) adalah jumlah total desa dalam radius seleksi titik yang digunakanuntuk memilih desa.

6Fraksi daerah (area fraction) adalah proporsi daerah lingkaran (Seperti didefinisikan oleh radiussampling sekitar titik acak yang digunakan untuk memilih desa) yang terletak di dalam daerah studi.Kebanyakan desa, sama dengan 1, tetapi untuk beberapa yang dekat batas daerah studi kurang dari 1.

Rancangan 3 (Random Geographic CoordinateSampling)

tanpa stratifikasi

File 1 (Animal File) File 2 (Village File) Lain-lain

• StatusPenyakit

• ID Desa


Desa• Bobot5 Desa • Fraksi6 Daerah

(pilihan)

• Radius seleksi• Jumlah Total titik acak

yang dipakai• Total luas area studi

With stratification

File 1 (Animal File) File 2 (Village File) File 3 (Stratum File)

• StatusPenyakit

• ID Desa


Desa• Bobot Desa • ID Stratum • Fraksi Daerah

(pilihan)

• ID Stratum• Radius seleksi tiap

stratum • Jumlah Total titik acak

yang digunakan dalamstratum

• Total luas area stratum

Beberapa contoh Format Questionnaire yang tepat untuk Epi Info sbb:


Prevalence Survey - Animal Data

Tube Number: ########


District ID: ######## (If using district for stratification)

Age: ##

Sex: <A> (Single character, uppercase field)

Species: __________ (E.g. cattle / buffalo, if necessary)

Antibody titre: ###### (As reported by laboratory)

Disease status: <Y> (Calculated from antibody titre)

(Use a standard cut-off value)



Prevalence Survey - Village Data

(For Design 2 (SRS) and 3 (RGCS) only)

(Not required for design 1 (PPS))


Total population: ########

District ID: ##### (If using district for stratification)


Prevalence Survey - Village Data

(For Design 3 (RGCS) only)

(Not required for design 1 (PPS)and 2 (SRS))


Total population: ########

District ID: ##### (If using district for stratification)

Weight: ## (Total number of villages around the point)

Selection Radius: ##.## km (must be the same for every

village in one stratum)

Total points: ## (total number of points used,including points

with no villages. Same for

every village in one stratum)

Study area: #######.## sq km (Total area or stratum area.

Same for every village in one stratum)

Menganalisis dataUntuk analisis data gunakan langkah-langkah berikut:

Step 1: Jalankan program Prevalence Analysis dengan klik tombol Windows, pilihlah Programs, lalu Survey Toolbox dan pilih PrevalenceStart

Analysis.Step 2: Klik tab Prevalence Data Analysis di bagian atas jendela. Tab lainnya

adalah untuk menghitung jumlah sampel.Step 3: Pada kotak First Stage Sampling Scheme pilih rancangan survai yang

digunakan, Probability Proportional to Size (Rancangan 1), SimpleRandom Sampling (Rancangan 2) atau Random GeographicCoordinate Sampling (Rancangan 3).

Step 4: Jika digunakan stratifikasi, klik kotak periksa Stratification? Step 5: Pada field data, bukalah files dan masukkan data yang dibutuhkan

untuk jenis analisis yang dilakukan.Step 6: Dalam kotak Animal data, Klick tombol , danOpen Animal Data

pilih file dengan data survai tingkat hewan.Step 7: Pada kotak data fields, pilih fields dalam database yang berisi data

yang akan dianalisis. Pertama, pilihlah field yang berisi data statuspenyakit.


Step 8: Lalu pilih field yang berisi data yang menandai desa atau kelompokmana asal hewan (Unit sampling tahap pertama).

Step 9: Pastikan kode untuk status penyakit dalam kotak Status Codesadalah benar.

Step 10: Jika ditampilkan, masukkan data dalam kotak Village Data. Kliktombol , dan pilih fields yang diperlukan.Open Village Data

Step 11: Jika informasi lebih lanjut diperlukan untuk stratifikasi atau randomgeographic coordinate sampling, masukkan data yang diperlukan.Klik tombol , dan tentukan fields, atau jenisOpen Strata Data

parameters yang diperlukan.Step 12: Bila semua fields telah dimasukkan, klik tombol , untukCalculate

menganalisis data. Sebuah jendela hasil akan ditampilkan, yang akanbisa disimpan dalam bentuk file atau dicetak.


Menghitung prevalensi sebenarnya (prevalensi sejati)Status penyakit hewan selama sebuah survai diukur berdasarkan hasil uji lab

atau dengan pemeriksaan klinis langsung. Dalam kedua keadaan tersebut, dapat sajaterjadi kesalahan, dan menyatakan sehat beberapa hewan yang sebenarnya sakit, ataumenyatakan bahwa hewan sakit padahal sehat (atau mengira bahwa hewan yangmengandung antibodi padahal tidak, dan yang lainnya dikira tidak mengandungantibodi, padahal sebenarnya mengandung antibodi). Ada dua cara yang dapatdigunakan untuk menggambarkan sebaik apa sebuah test menentukan dengan benarstatus penyakit seekor hewan: sensitivitas dan spesifisitas (lihat halaman 33 untukpembahasan secara lengkap).

Karena kebanyakan uji membuat kesalahan kecil, beberapa hasil uji yangdianalisis dapat saja salah, yang menyebabkan estimasi prevalensi tidak benar.Biasanya kesalahannya cukup kecil, tetapi uji yang sering membuat kesalahan,kesalahannya dapat menjadi besar.

Jika sensitivitas dan spesifisitas uji diketahui atau dapat diestimasi, makamungkin untuk memperbaiki kesalahan tersebut, dan merubah hasil yang dianalisis,apparent prevalence, menjadi hasil yang telah diperbaiki true prevalence (sejati).

Program True Prevalence di CD melakukan kalkulasi untuk anda. Jika hasilnyatelah dianalisis dengan program Prevalence Analysis, gunakan True Prevalenceuntuk merubah hasil menjadi true prevalence, berdasarkan kepada uji sensitivitasdan spesifisitas:

Step 1: Mulailah program True Prevalence. Gunakan menu Windows Start,pilih Programs, Survey Toolbox, True Prevalence.

Step 2: Pada kotak Parameters, masukkan Apparent Prevalence, sepertidilaporkan oleh program Prevalence Analysis.


Step 3: Masukkan uji sensitivitas dan spesifisitas. Laboratorium mungkindapat memberikan angka perkiraan untuk ini, atau akan perlumencari journal untuk studi yang dipublikasi.

Step 4: Masukkan jumlah sampel survai.Step 5: Tekan tombol . Calculate

Step 6: Prevalensi sebenarnya diperlihatkan, bersama selang kepercayaan. Catatan: Selang kepercayaan didasarkan kepada asumsi bahwa sampel dipilihdengan sampling acak sederhana satu tahap. Untuk survai dua tingkat seperti yangtelah dalam Bab ini, selang kepercayaan yang dilaporkan akan lebih kecil dari padaselang kepercayaan yang benar.

Menafsirkan hasilHasil utama dari survai adalah sebuah estimasi prevalensi penyakit atau status

populasi. Hasil ini diperlihatkan sebagai angka tunggal, dan selang kepercayaan95%. Selang kepercayaan dapat ditafsirkan: “Jika survai yang sama dilakukanbeberapa kali pada populasi yang sama, selang kepercayaan yang dihasilkan akanmemasukkan prevalensi penyakit sebenarnya dalam populasi 95% dari waktumelakukannya”. Ini dapat secara bebas ditafsirkan bahwa kita percaya 95% bahwaprevalensi sebenarnya terletak dalam selang kepercayaan.

Jika stratifikasi digunakan, estimasi prevalensi terpisah dan selang kepercayaandiperlihatkan tiap strata. Perlu dicatat bahwa karena jumlah hewan yang dipilih daritiap stratum adalah relatif kecil, selang kepercayaan untuk estimasi stratum biasanyalebar, menunjukkan bahwa estimasi kita tidak terlalu tepat. Estimasi keseluruhanbiasanya akan lebih tepat dengan batas kepercayaan yang sempit.


Membandingkan dua nilai prevalensi

Jika estimasi prevalensi dari dua survai dihitung, mereka dapat dibandingkanuntuk menentukan apakah ada perbedaan yang nyata diantara mereka, atauperbedaan tersebut hanya secara kebetulan saja. Pengamatan perubahan padaprevalensi adalah suatu cara penting untuk mengevaluasi kemajuan programpengendalian penyakit.

Gunakan program Compare Prevalence untuk membandingkan dua estimasiprevalensi. Klik menu Windows Start, lalu pilih Programs, Survey Toolbox, ComparePrevalence.

Step 1: Dalam kotak Survey 1 Results, masukkan prevalensi dan keragaman(variance) dari survai pertama, sebagaimana dilaporkan olehprogram Prevalence Analysis.

Step 2: Masukkan angka yang serupa pada survai kedua dalam kotakSurvey 2 Results.

Step 3: Klik tombol .Calculate

Step 4: Hasilnya akan ditampilkan.

Hasilnya memperlihatkan perbedaan antara dua estimasi prevalensi, dan selangkepercayaan 95% untuk perbedaannya. Sebagai tambahan, akan diperlihatkansebuah nilai P, yang mengukur probabilitas bahwa dua estimasi prevalensi adalahsama (perbedaannya 0). Jika nilai P sangat kecil, maka kita percaya bahwa adaperbedaan diantara kedua nilai prevalensi tersebut.

8Survai Laju Insiden Penyakit

Daftar Isi

Bab 1: Pendahuluan


Bagian II: Rancangan dan Analisis SurvaiBab 7: Survai Prevalensi

Bab 8: Survai Laju Insiden PenyakitSurvai Perletupan Penyakit

PendahuluanProsedur SurvaiJumlah SampelSampling (Pemilihan kelompok/desa)Pengumpulan Data - wawancaraManajemen dataAnalisis data Menyimpulkan hasil

Analisis data dari dua sumberLatar belakangSumber dataSamplingPengumpulan dataManajemen dataAnalisis data

Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit tertentu


1 7 6 B a b 8 : S u r v a i T i n g k a t K e j a d i a n P e n y a k i t T o o l b o o k S u r v e y 1 7 6

Laju insiden penyakit adalah jumlah ternak yang baru terserang penyakit padasuatu populasi ternak yang terancam dalam suatu kurun waktu tertentu (lihathalaman 28). Laju insiden penyakit merupakan ukuran bagi kecepatan penyebaransuatu penyakit menular. Istilah ini dapat juga digunakan untuk membedakan dalamsuatu survai prevalensi penyakit antara ternak yang mengandung antibodi yangdiperoleh secara alamiah (infeksi) dan antibodi yang timbul akibat vaksinasi.

Suatu cara untuk menduga laju insiden penyakit dapat dilakukan denganpengamatan sekelompok ternak dalam kurun waktu tertentu, dan mencatat hewanyang terserang penyakit tersebut. Studi seperti itu memakan waktu cukup lama danmahal, karena setiap ekor hewan diamati secara teratur, dan studi seperti inimembutuhkan waktu berbulan-bulan bahkan mungkin bertahun-tahun. Jenis studiseperti ini umumnya dilakukan di negara-negara maju.

Bab ini membahas dua macam teknik cara pengumpulan informasi tentang lajuinsiden penyakit. Perbedaan antara kedua teknik ini dengan studi tradisional adalah:

• satuan yang diminati adalah desa atau kelompok ternak, bukan individuhewan. Artinya kita tidak tertarik untuk mengamati jumlah hewan yang terkenapenyakit pada suatu kurun waktu tertentu, kita lebih tertarik untuk mengamatijumlah desa atau kelompok ternak yang terserang penyakit dalam kurun waktutertentu;

• informasi tentang perletupan penyakit dikumpulkan dengan mengandalkaningatan peternak. Sebagai ganti memulai kajian dan mengamati ternak dalamwaktu lama (kajian prospektif), pemilik ternak diwawancarai tentangperletupan penyakit yang terjadi dalam beberapa tahun terakhir sebelum survaidilakukan (kajian retrospektif).

Pada umumnya penyakit epidemik, tetap terpeliharanya penyakit di alammelalui penularan dari satu desa ke desa lainnya atau dari suatu kelompok ternak kekepompok ternak lainnya. Jarang sekali terjadi bakteria atau virus dapat bertahanpada suatu kelompok ternak, karena hewannya mati atau menjadi kebal. Lajuinsiden penyakit pada suatu kelompok ternak atau desa lebih berarti untukmengukur tingkat atau kecepatan penyebaran suatu penyakit, atau untuk melihattingkat keberhasilan program pengendalian penyakit, dari pada laju insiden penyakitpada satu individu. Pada suatu survai yang mengandalkan kepada daya ingatpeternak, juga memudahkan untuk mengumpulkan informasi yang terpercayatentang letupan penyakit pada tingkat kelompok ternak atau desa dari pada kejadianpenyakit pada tingkat individu hewan.

Teknik pertama dari dua teknik yang dibicarakan dalam Bab ini adalah teknikSurvai Perletupan Penyakit secara Retrospektif. Wawancara di desa dilakukanterhadap peternak tentang kejadian perletupan penyakit terdahulu. Saat hasildianalisis, tolok ukur penyakit bukanlah tolok ukur laju insiden yang tradisional,tetapi dapat digunakan dengan cara yang sama untuk mengkaji laju berkembangnyapenyakit, dan membandingkan tingkat penyakit antar wilayah yang berbeda (ataudalam wilayah yang sama antar waktu).

Teknik kedua, teknik Capture-Recapture, menggunakan informasi dari letupanpenyakit yang telah dikumpulkan oleh para petugas kesehatan hewan. Teknik inimenggunakan dua sumber data (seperti hasil pemeriksaan diagnostik laboratoriumatau laporan kejadian penyakit dari lapangan), dan menggabungkan kedua datatersebut untuk memperhitungkan secara tradisional laju insiden penyakit. Bila keduasumber data yang terpisah tersebut telah tersedia, tidak perlu dilakukan survailapangan lagi.

Incidence rate


Are herds/villages and the date of the outbreak clearly identified in both sources?

Are there two independent sources of outbreak data available?(eg. laboratory submission database, and survey results)

Use Capture - Recapture(two sample) analysis

Consider a traditional prospectivelongitudinal incidence survey

(expensive and slow)

Yes

No

No

Yes

YesNo

Is the disease - Memorable (causes significant impact) - Easily diagnosed by livestock owners, and - Able to occur repeatedly in a single herd?

Use village / herd retrospectivedisease outbreak survey

Incidence Rate Surveys

Page 183

Page 171

Survai Perletupan penyakit secaraRetrospektif

PendahuluanDalam teknik ini, wawancara dengan pemilik ternak atau pemilik kelompok

ternak dilakukan untuk mengumpulkan informasi tentang letupan penyakit yangterakhir terjadi. Kebenaran dari survai sangat tergantung kepada kemampuanpeternak untuk mengenali penyakit dengan benar, dan mengingat kapan mulaiterjadinya letupan penyakit tersebut.

Untuk memastikan bahwa kualitas informasi yang dikumpulkan benar-benartinggi, teknik melakukan survai harus dilakukan pada keadaan yang sesuai.Pertama, teknik tersebut harus digunakan untuk menyidik hanya penyakit yang:

C diskret dan berulang: Penyakit tersebut harus terjadi dalam bentuk letupan,berakhir dalam waktu singkat dan harus terjadi lebih dari satu kali pada desayang sama.

Survey prerequisites


Kelebihan Kekurangan

Cepat - pengumpulan data secararetrospektif

Akurasi data - tergantung kepadacaranya

Wawancara kelompok dapatdilakukan untuk mengumpulkan datalainnya secara bersamaan.

Hanya dapat dipergunakan untuksurvai penyakit tertentu yang nyataakibatnya dan terjadi dalam siklusepidemik

Dapat dilakukan untuk perbandingansecara kuantitatif.

Tidak memberikan perkiraanlangsung terhadap laju insidenpenyakit

Tidak mahal - tidak perlupemeriksaan lab atau kunjunganulang

Perlu staff yang terlatih

Tergantung kepada diagnosispeternak

Tidak tergantung kepada jumlahhewan yang ada

Kelebihan dan kekurangan Metodologi Survai Perletupan Penyakit secaraRetrospektif untuk memperkirakan kejadian penyakit.

C berbeda dan mudah dikenal: Diagnosis dilakukan berdasarkan pengamatanpemilik ternak. Penyakit yang jelas berbeda dari penyakit lainnya, dankehadirannya secara klinis konsisten dan mudah dikenali.

C mengesankan: Kemampuan peternak untuk mengingat waktu perletupan suatupenyakit tergantung kepada pengaruh penyakit terhadap mereka. Semakindramatis suatu penyakit, dan semakin merugikan atau mengganggu kehidupanpeternak, maka semakin tak terlupakan penyakit tersebut.

Setiap usaha dilakukan untuk membantu peternak untuk mengingat secaraakurat kejadian letupan penyakit. Serangkaian teknik yang ada dibahas dalam Bab5.

Berbagai kelebihan dan kekurangan penggunaan teknik tersebut diikhtisarkandibawah ini.

Aktivitas survaiLangkah-langkah utama dalam melakukan suatu Survai Letupan Penyakit

secara Retrospektif adalah:

Step 1: Kenali pertanyaan yang perlu dijawab (penyakit dan letak geografisyang dipilih).

Step 2: Kenali populasi sasaran.Step 3: Tentukan bila survai harus menggunakan stratifikasi.Step 4: Hitunglah jumlah sampel yang mewakili.Step 5: Rancanglah kegiatan lapangan yang akan dilakukan.Step 6: Latihlah tim survai terlebih dahulu.Step 7: Lakukan survai pendahuluan.


Step 8: Pilih sampel.Step 9: Kunjungi desa atau kelompok ternak yang terpilih.Step 10: Lakukan wawancara dengan peternak.Step 11: Pastikan apakah kelompok ternak atau di desa tersebut pernah

terserang wabah penyakit tersebut.Step 12: Bila ya, tentukan kapan mulai terjadinya wabah penyakit terakhir.Step 13: Bila tidak, tentukan sejak kapan peternak yakin bahwa tidak pernah

terjadi lagi wabah penyakit tersebut. Step 14: Periksalah kembali keakurasian dan kelengkapan data tersebut.Step 15: Masukkanlah data survai dalam komputer.Step 16: Periksa ulang data kalau ada kesalahan waktu memasukkan data.Step 17: Lakukan pengkodean bagi data yang siap dianalisis.Step 18: Lakukan analisis data.Step 19: Susunlah laporan tentang data.

Langkah-langkah tersebut dijelaskan dibawah ini.

Step 4: Banyaknya sampelTidak seperti survai prevalensi penyakit yang dibahas dalam Bab 7, satuan yang

diminati dalam Survai Letupan Penyakit secara Retrospektif bukanlah individuhewan, melainkan kelompok ternak atau desa. Hal ini berarti bahwa kita dapatmenggunakan sampling dengan metoda sederhana satu tingkat (simple one-stagesampling).

Banyaknya sampel dapat dihitung berdasarkan bahwa survai akan dipakaiuntuk perbandingan tingkat wabah penyakit, apakah dalam dua daerah yangberbeda, atau lebih penting lagi, didaerah yang sama tetapi dua waktu yang berbeda.Misalkan, bila Survai Perletupan Penyakit secara Retrospektif dilakukan tahun lalu,dan diulang pada tahun sekarang, setelah dimulainya program pengendalianpenyakit, membandingkan laju insiden penyakit dapat dijadikan sebagai pertandakeberhasilan program tersebut.

Ukuran yang dipakai untuk menghitung banyaknya sampel yang diperlukanadalah nilai tengah (median) atau nilai rataan (mean) waktu sejak letupan penyakitterjadi. Andaikan semua desa atau kelompok ternak yang disurvai pernah terserangpenyakit, maka nilai rataannya adalah waktu terakhir sejak terjadinya perletupan.Bila membandingkan hasil dua survai, bila rataan waktu sejak letupan terakhir besar,maka relatif hanya sejumlah kecil kelompok ternak atau desa yang diperlukan untukmemastikan bahwa perbedaan ini tidak terjadi secara kebetulan. Apabila perbedaandalam rataan waktu kedua kelompok sangat kecil, atau hampir sama, maka jumlahkelompok ternak atau desa yang diperlukan untuk menentukan perbedaan tersebutlebih besar, untuk membuktikan apakah perbedaan tersebut memang berbeda atauhanya kebetulan saja.

Gunakan program Survive Size untuk menghitung banyaknya sampel yangdiperlukan dalam survai. Jalankan program, gunakan Windows Start menu, pilihlahPrograms, lalu Survey Toolbox, dan Survive Size. Hitunglah banyaknya sampeldengan menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:

Step 1: Dalam kotak yang bertuliskan Estimated Median Survival Times,masukkan waktu untuk group 1 dan group 2. Anda dapatmemasukkan waktu dalam satuan tertentu (bulan, tahun, atau hari).Waktu ini adalah waktu yang anda temui pada waktu survai. Pilihanlain, anda dapat memperkirakan bahwa waktu ini menunjukkan


7Significance adalah peluang bahwa hasil survai akan menunjukkan bahwa tidak ada perbedaandiantara kedua kelompok bila kedua kelompok tersebut sama.

8Pangkat (Power) adalah peluang dari hasil survai yang menunjukkan bahwa ada perbedaandiantara dua kelompok.ternak atau desa.

perbedaan waktu terpendek yang masih dapat dideteksi. Bilaperbedaanya lebih kecil, maka survai yang dilakukan tidak dapatmembedakan perbedaan tersebut.

Example: Suatu program vaksinasi FMD telah dimulai di salah satunegara bagian dimana penyakit tersebut endemik. Untuk monitoringkemajuan kampanye vaksinasi, telah diputuskan untuk melakukan survaipenyakit setiap tahunnya. Sebelum program dimulai, rataan waktu sejakletupan penyakit terjadi di desa-desa di daerah tersebut adalah 3 tahun. Dokter hewan setempat memutuskan bahwa bila dalam waktu 5 tahuntidak terjadi letupan baru, menandakan bahwa program vaksinasi tersebutberhasil, tetapi bila kurang dapat diperhitungkan dengan adanya variasiyang terjadi tiap tahunnya. Bila menghitung banyaknya sampel untuksurvai, mereka menggunakan 3 dan 5 tahun sebagai waktu nilai tengahsurvival untuk kelompok 1 dan 2.

Step 2: Dalam kotak Parameter, masukkan tingkat Beda-nyata yangdiinginkan. Nilai ini menunjukkan bagaimana selang kepercayaanyang kita berikan terhadap hasil analisis. Biasanya selangkepercayaan yang diberikan adalah 95%7.

Step 3: Masukkan dalam kotak Parameter, nilai Pangkat (Power) yangdiinginkan. Ukuran ini menunjukkan kepekaan survai yangdilakukan dalam memperlihatkan adanya perbedaan diantara duakelompok yang dibandingkan8.

Step 4: Klik tombol dan banyaknya sampel akan diperlihatkan.Calculate

Banyaknya kelompok adalah jumlah kelompok ternak atau desa yang mengalamiletupanyang harus dimasukkan dalam tiap kelompok. Selama survai, beberapa desa


mungkin mengalami letupan, maka keseluruhan banyaknya sampel perlu lebih besardaripada jumlah sampel yang ditentukan oleh program. Untuk menentukanbanyaknya sampel, anda dapat menggunakan pengalaman atau perhitungan untukmemperkirakan berapa proporsi dari kelompok ternak atau desa yang belum pernahmengalami letupan penyakit. Pendekatan lain dapat dilakukan dengan melakukansurvai, dan melakukan seleksi terus menerus untuk memilih lebih banyak kelompokternak atau desa hingga cukup untuk survai.

Hal yang lebih penting lagi ,seperti pendugaan jumlah sampel, gambarantersebut hendaknya hanya digunakan sebagai petunjuk atau perkiraan kasar.

Step 8: Seleksi kelompok ternak atau desaAda dua cara untuk melakukan seleksi kelompok ternak atau desa: 1) sampling

acak sederhana (Simple Random Sampling=SRS), dan 2) sampling acak berdasarkankoordinat geografi (random geographic coordinate sampling=RGCS). Yang pertama,bila suatu kerangka sampling (halaman 49) sudah ada, pendekatan yang termudahadalah menggunakan SRS dari kerangka sampling tersebut. Untuk seleksi desasecara manual, gunakan cara seperti pada halaman 41.

Bila kerangka sampling sudah disediakan pada komputer, anda dapatmenggunakan program Random Village untuk seleksi sampel, seperti digambarkanpada halaman 50, gunakan cara sebagai berikut:

C Jenis sampling harus diset sebagai Simple Random Sampling (proporsi peluangterhadap banyaknya sampel tidak sesuai).

C Replacement harus di-set menjadi Without Replacement.C Janganlah memilih stratification.

Bila kerangka sampling tidak tersedia, anda dapat memilih kelompok ternakatau desa dengan RGCS. Teknik ini dijelaskan secara rinci dalam Bab 3. Bilamenggunakan RGCS, pastikan untuk mencatat bobot desa atau kelompok ternak,yang dibutuhkan pada waktu analisis dilakukan.

Steps 10 - 13: WawancaraWawancara dengan peternak di pedesaan dijelaskan dengan rinci dalam Bab 5,

termasuk saran cara dan teknik untuk mengumpulkan informasi tentang tanggalterjadinya letupan penyakit yang terakhir (halaman 118). Perlu diingat kembalibahwa penting untuk menentukan waktu censoring desa yang belum pernahmengalami letupan penyakit (halaman 120).

Sebagai tambahan kedua tanggal ini, kemungkinan untuk mengumpulkaninformasi lainnya yang berkaitan untuk membantu analisis. Seperti:

C jumlah hewan di desa pada waktu wawancara;C jumlah hewan di desa pada waktu letupan terjadi (atau waktu censoring); C dan proporsi hewan yang terserang setelah letupan terjadi.

Sebuah contoh lembar catatan data seperti pada Appendix D.

Step 15: Manajemen dataApabila pekerjaan pengumpulan data dan informasi dari lapangan selesai, maka

hasil pekerjaan tersebut perlu dimasukkan ke dalam komputer untuk dianalisiskemudian. Untuk saran manajemen data secara umum pada komputer lihat Bab 6.


Data dapat dimasukkan dengan menggunakan sembarang program databaseyang dapat diekspor datanya ke format dBASE atau Paradox (termasuk Epi Info).Bila membuat tabel database, kolom tersebut dibawah ini perlu disediakan:

C Identifikasi Desa atau Kelompok TernakC Letupan (ya/tidak, atau kolom kode yang menunjukkan apakah pernah terjadi

letupan atau tidak).C Tanggal letupan terakhir (atau waktu censoring). Tanggal ini mungkin

termasuk tanggal tunggal kalau tanggal perkiraan awal terjadinya letupandimasukkan. Biasanya, hanya mungkin memasukkan bulan terjadinya letupan.Ada dua cara pemecahan masalah ini. Yang pertama, semua letupan dapatditetapkan mulai tanggal 15 bulan tersebut. Cara lain, dua kolom angka dapatdigunakan, satu kolom untuk bulan dan kolom lain untuk tahun.

C Tanggal survai. Hal ini dapat diperlakukan sama, baik dengan kolom tanggal,atau hanya kolom bulan dan tahun dalam dua kolom terpisah.

C Waktu sejak letupan terjadi. Kolom ini dikosongkan pada saat memasukkandata, dan dihitung dari dua tanggal terakhir.

C Bila metode sampling dengan RGCS digunakan untuk seleksi desa, harus adasebuah kolom untuk mencatat bobot setiap desa.

C Bila data dari dua daerah atau waktu dibandingkan, maka file harus berisisemua data dari kedua kelompok tersebut. Bila data sudah tersedia dalam duatabel yang terpisah, keduanya dapat digabungkan menjadi sebuah tabel denganmenggunakan cara penggabungan (tersedia pada kebanyakan programdatabase, termasuk Epi Info – lihat manual on-line Epi Info). Harus ada sebuahkolom Group, dengan sebuah kode yang menandai data tersebut termasukkelompok mana. Kode tersebut dapat berupa angka, text atau kolom yes/no.

Sebuah contoh file kuesioner untuk membentuk tabel dalam Epi Info sepertiberikut ini.

Contoh Form Data Entry

Survai Letupan di Desa

ID Desa: ########

Tanggal Survai: Bulan ## Tahun ####

Pernah timbul Letupan? <Y> (Variabel Censoring)

Tanggal Letupan: Bulan ## Tahun ####

(Atau waktu censoring)

Waktu sejak letupan: ##.### (dihitung dari tanggal survai

Dan tanggal letupan)

Bobot: ## (Hanya Random geographic coordinate sampling)

(Jumlah desa dalam radius seleksi)

Kelompok # (Hanya kalau membandingkan dua kelompok)


Lain-lain kolom dapat dimasukkan untuk keperluan analisis yang lebihkompleks, seperti populasi ternak saat survai, populasi saat letupan, dan proporsiternak yang sakit. Analis data lainnya memerlukan teknik yang lebih mutakhir, danmungkin juga memerlukan paket program statistik khusus yang tidak disediakanpada Survey Toolbox. Analisis kompleks dan perangkat lunak (dijelaskankemudian) tidak diperlukan untuk menghitung tingkat penyakit dan untukmembandingkan dua kelompok.

Sebelum melakukan analisis, catatan tanggal harus digunakan untukmenghitung waktu sejak terjadinya letupan terakhir. Cara yang pasti tergantungpada program database yang digunakan, tetapi pada umumnya serupa caranya. Bilamenggunakan Epi Info, caranya sebagai berikut:

Step 1: Jalankan Epi Info, dan pilihlah Analysis dari menu program.Step 2: Bukalah file data, gunakan perintah Read. Bila file tersebut

formatnya dBASE, gunakan Read *.dbf. Pilihlah file dari daftar.Step 3: Apabila tanggal perletupan dan survai disimpan dalam kolom Date

fields, hitunglah waktu sejak perletupan sebelumnya denganmenggunakan perintah: Time = Date1 - Date2

Example: Bila tanggal terjadinya perletupan disimpan dalam kolomOBDate, tanggal survai dalam kolom VisDate, dan waktu sejak perletupanterakhir dalam kolom Time, maka ketikkan: Time = VisDate - OBDate.Hasilnya adalah jumlah hari diantara kedua tanggal tersebut. Kalaubelum belum tersedia seperti tersebut diatas, anda harus membuat kolombaru Time, dengan menggunakan perintah define: define time ###.

Step 4: Apabila waktu perletupan dan survai tersimpan dalam kolom bulandan tahun yang terpisah (misalkan, OByear and OBmonth untukwaktu perletupan, dan Vyear and Vmonth untuk waktu survai)gunakan perintah: Time = (Vyear-OByear) + ((Vmonth -Obmonth)/12). Rumus ini akan memberikan hasil waktu perletupandalam satuan tahun. Bila diinginkan satuan bulan, kalikan dengannilai 12.

Step 5: Simpanlah nilai hasil tersebut dalam file data baru denganmenggunakan perintah Route dan Write recfile.

Example: Untuk menyimpan data dalam sebuah file obsurvey.rec,gunakan perintah Route obsurvey.rec kemudian write recfile.

Step 18: Analisis data

Analisis dasar

Data dianalisis menggunakan teknik survival analysis. Teknik ini menggunakanwaktu dimana sekelompok ternak atau desa survives tanpa mengalami perletupanpenyakit. Keuntungan teknik survival analysis adalah memungkinkannyamemasukkan data dari kelompok ternak atau desa yang pernah mengalami seranganatau perletupan penyakit.

Program Survival, terdapat dalam Toolbox Survey dapat melakukan analisisyang diperlukan. Untuk analisis data dengan menggunakan program, lakukan:

Step 1: Jalankan program Survive. Gunakan start menu dari Windows, pilihPrograms, Survey Toolbox, kemudian pilih Survive.

Epi Info


Step 2: Bukalah file data yang akan dianalisis. Klik tombol , danOpen

pilih file dari daftar. Format file harus format dBASE atau Paradox.Anda juga dapat menggunakan program untuk membuat sebuah filebaru yang berisikan semua data yang diinginkan, dengan caramenekan tombol .New

Step 3: Sekarang anda harus menentukan dalam program kolom mana yangberisikan data. Dalam kotak Data Fields, klik pada tanda panahdikanan kotak Survival Times. Pilihlah kolom yang menyimpanwaktu sejak perletupan penyakit yang terakhir.

Step 4: Kemudian kliklah kotak Censoring Indicator, dan pilih kolom yangmenunjukkan bila kelompok ternak atau desa pernah terserangpenyakit.

Step 5: Anda dapat menentukan dalam program kode dalam kolom rataan.Komputer menampilkan kode-kode dari kolom censoring dalamkotak Censoring Codes. Censored adalah kode untuk desa yang tidakpernah mengalami perletupan penyakit. Uncensored adalah kodeuntuk desa-desa yang pernah mengalami perletupan. Bila kode-kodeterbalik memasukkannya, kliklah tombol untukSwitch

membalikkan kode-kode tersebut.Step 6: Bilamana kelompok ternak atau desa dipilih dengan menggunakan

sampling secara acak berdasarkan koordinat geografi, kliklah kotak-periksa Weighted? , dan pilihlah kolom yang berisi bobot desa ataukelompok ternak. Kalau desa yang dipilih menggunakan tekniksampling secara acak, biarkan kotak-periksa tidak dipilih.

Step 7: Pilih jenis analisis yang dilakukan. Kalau anda menganalisis hasildari survai tunggal, dan tidak melakukan perbandingan, pilihlahSingle Group Analysis. Kalau data dari dua kelompok dalam filedata, anda dapat memilih hanya satu kelompok dengan memilihkotak periksa Select Group.

Step 8: Kalau anda membandingkan dua kelompok, pilihlah Compare TwoGroups. Kemudian dapat menentukan dalam kolom mana penandakelompok disimpan. Kliklah kotak Grouping Variable, dan pilihlahkolom tersebut. Program akan memberi tanda kode dalam filetersebut, dan menampilkan mereka dalam kotak Group Codes. Andadapat menggunakan tombol untuk merubah kode-kodeSwitch

dari kelompok1 ke kelompok2. Step 9: Untuk membandingkan dua kelompok, anda dapat menetapkan

perbedaan musiman (seasonal differences, lihat dibawah ini). Kliklahkotak-periksa untuk menetapkan perbedaannya.

Step 10: Apabila semua kolom sudah diatur, kliklah tombol , danAnalyse

hasil akan ditampilkan dilayar komputer. Anda dapat menyimpanatau mencetak hasil analisis tersebut.


Menetapkan perbedaan musiman.

Beberapa penyakit mempunyai pola musiman yang jelas, dengan lebih dari satupenyakit yang timbul dalam satu tahun. Kalau terjadi hal demikian, saatdilakukannya survai dalam tahun tersebut akan berpengaruh terhadap jarak waktuterakhir terjadinya letupan penyakit. Bila survai dilakukan setelah puncak musimletupan penyakit, banyak kelopok ternak atau desa yang terserang penyakit dalamdua sampai tiga bulan terakhir. Tetapi bila survai dilakukan 7 atau 8 bulan setelahpuncak musim penyakit, waktu sejak kejadian perletupan terakhir akan lebihpanjang. Bagaimanapun, hal ini bukan karena situasi penyakit yang berbeda. Halini disebabkan oleh terjadinya perletupan pada musim yang memang sedang tidakada kejadian penyakit lainnya.

Bila ada bukti bahwa perletupan penyakit mempunyai pola musiman, andadapat memperbaikinya kemudian, dengan demikian maka analisis yang dilakukantidak keliru. Anda hanya perlu melakukan ini bila dua buah survai akandibandingkan dilakukan pada waktu yang berbeda dalam tahun tersebut. Tetapi bilasurvai dilakukan pada waktu yang sama, atau dalam bulan yang sama tetapi berbedatahunnya, tidak perlu dilakukan penyesuaian lagi.

Untuk menyesuaikannya gunakan prosedur sebagai berikut:

• Klik pada kotak-periksa Adjust for Seas.• Dalam kotak Group Codes, masukkan bulan survai dilakukan pada kelompok

1 dan 2. • Setelah mengatur semua kolom, kliklah tombol untuk menjalankanAnalyse

analisis.

Analisis yang kompleks

Analisis yang digambarkan biasanya dapat digunakan untuk berbagai macamtujuan. Akan tetapi, hal ini dimungkinkan dengan melakukan analisis lebih lanjut,untuk menyidik perilaku penyakit lebih dalam lagi.


Suatu masalah ketika mengukur laju insiden pada kelompok ternak atau desaadalah tidak semua kelompok ternak atau desa sama besarnya. Sebuah desa yangbesar biasanya menampung lebih banyak hewan, ternak yang dimasukkan dari luardesa biasanya merupakan salah satu penyebab utama sumber penularan penyakit.Kita dapat memperkirakan bahwa akan lebih banyak perletupan penyakit di desayang lebih besar dari pada di desa yang lebih kecil. Bila membandingkan duakelompok, bila kelompok berada di desa yang lebih besar, dan kelompok lain di desayang lebih kecil, kita dapat memperkirakan menemukan lebih banyak perletupanpada kelompok pertama. Hal ini disebabkan oleh besarnya desa, bukan karenapenyakitnya sendiri. Memang masih mungkin menyesuaikan perbedaan besarnyadesa (populasi ternak), untuk membandingkan lebih berimbang terhadap kejadianpenyakit di kedua kelompok. Ada dua cara untuk melakukan hal ini.

Yang pertama, gunakan pengukuran pada waktu yang berbeda. Normalnya,kita katakan bahwa sebuah desa berrisiko mendapat serangan wabah dalam waktubeberapa tahun. Sebagai gantinya, kita perhatikan bahwa setiap ekor hewan di desatersebut berrisiko terserang penyakit dalam kurun waktu tersebut. Animal-time(jumlah hewan dalam sebuah desa atau kelompok, jangka waktu sejak letupanpenyakit terakhir) akan lebih besar bagi kelompok yang lebih besar dari padakelompok yang lebih kecil. Animal-time adalah suatu ukuran pilihan waktu yangharus diperhitungkan terhadap jumlah ternak dalam populasi di desa tertentu.Idealnya, animal-time harus diperhitungkan berdasarkan rataan jumlah hewan didesa dalam kurun waktu terjadinya perletupan penyakit dan survai.

Example: Sebuah Survai Perletupan Penyakit secara Retrospektifdilakukan di 40 desa. Informasi yang terkumpul adalah: 1) kurun waktusejak perletupan penyakit terakhir (Time), 2) populasi babi saat survai(Vpop), dan 3) populasi babi saat letupan penyakit terakhir (OBpop).Agar dapat menghitung animal-time, rataan jumlah babi di desa dalamkurun waktu tersebut dikalikan dengan waktu saat letupan penyakitterakhir: ((Vpop + Obpop)/2 ) × Time.

Sekali animal-time telah terhitung, analisis dapat dihitung ulang, denganmenggunakan kolom animal-time, sebagai ganti kolom time. Hasilnya dapatmenunjukkan apakah ada peningkatan atau penurunan perbedaan antara keduakelompok tersebut, tetapi apapun hasilnya, perbedaannya akan menjadi bahanperhitungan keragaman dalam populasi ternak di desa tersebut, karenanya akanlebih mendekati kenyataan.

Pendekatan lainnya untuk analisis adalah memperhitungkan jumlah populasiternak dengan menggunakan model bahaya proporsional Cox. Model analisis inihanya tersedia dalam paket program perangkat-lunak statistik , yang memerlukanpemahaman dan pengetahuan tentang survival analysis dan model multipleregression. Bila perangkat-lunak dan keahlian teknik tersebut tersedia, populasiternak di desa pada saat survai dan pada saat perletupan penyakit terakhir dapatdimasukkan dalam model perhitungan ini.

Menyimpulkan hasilTidak seperti pendugaan tingkat prevalensi atau kejadian penyakit secara

tradisional, hasil survival analysis tidak mencerminkan sebagai sebuah angka, tetapipendugaan dalam bentuk kurva survival, atau gambar, yang menggambarkantentang kejadian penyakit pada seluruh populasi yang dikaji. Kurva survivalKaplan-Meier (dinamakan sesuai dengan nama orang yang mengembangkannya)


Area A

Area B

Village A

Village B

Village C

Village D

Village E

Village F

Time

Time ofSurvey

tA

tC

tB

tD

tE

tF

adalah sebuah gambar yang memperlihatkan proporsi kelompok ternak atau desayang ‘survived’ (tidak terserang penyakit) dalam suatu kurun waktu tertentu(dihitung waktu ke belakang sejak survai dilakukan). Suatu populasi dengan letupanyang lebih sedikit atau letupan yang jarang akan mempunyai proporsi lebih besaruntuk selamat (surviving) dalam kurun waktu yang lebih lama,dengan demikiankurva akan lebih dekat ke arah puncak-kanan gambar. Suatu populasi yang barumengalami letupan di kebanyakan desa (dari mana kita dapat mengimplikasi bahwaletupan sering terjadi) akan mempunyai kurva survival lebih dekat ke dasar-kirigambar.

Untuk analisis dua atau satu kelompok, kurva survival dapat ditampilkan dandapat dicetak. Melalui pengalaman, kita dapat menginterpretasikan sebuah kurvasurvival. Akan tetapi, beberapa ikhtisar ukuran yang menggambarkan kurva akanlebih mudah dimengerti.

Analisis satu kelompok

Dengan analisis satu kelompok, total jumlah observasi dan total jumlahobservasi censored dan uncensored ditampilkan. Bila analisis tertimbang dilakukan(Karena pemilihan kelompok ternak atau desa dengan cara acak berdasarkankoordinat geografi), hal ini mencerminkan jumlah tertimbang bukan jumlahsesungguhnya. Total sebenarnya juga ditampilkan.

Median survival time juga ditampilkan. Ini adalah waktu sejak separuh darikelompok atau desa mengalami letupan penyakit dan separuhnya mengalami. Suatu pendugaan terhadap median survival time digunakan untuk menghitungbanyaknya sampel (halaman 173).

Rataan (mean) atau average survival time adalah jumlah rataan waktu sejakperletupan terakhir di semua desa. Bila waktu terlama adalah censored (tidakmengalami perletupan, dan dipercaya bahwa tidak ada perletupan dalam waktuyang cukup lama), maka rataan sebenarnya tidak dapat dihitung. Sebagai gantinya,Rataan waktu terbatas (time-limited mean) ditampilkan, memperlihatkan rataansemua waktu, sampai batas waktu tertentu.

Dalam diagram diatas, setiap bulatan mewakili sebuah letupan. Rataan waktusurvival untuk desa-desa di daerah A ditentukan oleh (tA + tB + tC)/3. Rataan waktusurvival untuk desa-desa di daerah B dihitung dengan (tA + tB + tC)/3. Rataan waktusurvival untuk daerah A lebih lama dari pada daerah B.

Median survival time


Membandingkan dua kelompok

Nilai tengah dan rataan memberikan dasar gambaran kurva survival, dan dapatdigunakan sebagai perbandingan sederhana. Akan tetapi, perbandingan tersebutsemata-mata hanya berupa kurva pada satu titik. Alasan untuk melakukan survailetupan penyakit pada umumnya untuk mengevaluasi perbedaan atau perubahansituasi penyakit. Guna mencapai hal ini, kita harus membandingkan data dari duakelompok ternak atau desa.

Bila membandingkan dua kelompok, sebuah ikhtisar tentang total angka yangdiobservasi dalam tiap kelompok harus disajikan.

Kemudian diikuti dengan uji Logrank. Uji statistik ini membandingkan duakurva survival untuk menentukan apakah perbedaan yang terjadi memang berbedasesungguhnya antara keduanya, atau hanya karena kebetulan saja.

Hasil uji Logrank diperlihatkan oleh angka peluang (probability), yang ditandaioleh nilai P. Nilai P adalah peluang bahwa kedua kurva tersebut sesungguhnyasama, atau perbedaan antara kedua kelompok tersebut hanya karena kebetulan saja.Nilai P yang kecil (kurang dari 0.1 or 0.05) berarti bahwa perbedaan yang terjadibukanlah karena kebetulan saja, maka dapat disimpulkan bahwa benar-benar adaperbedaan antara kedua kurva tersebut. Bila nilai P kecil, maka dikatakan bahwakedua kurva tersebut berbeda nyata secara statistik.

Logrank test


Uji Logrank menghitung peluang apakah kedua kurva sama. Nilai P yangkecil menunjukkan bahwa kedua kurva tersebut berbeda.

Uji Logrank tidaklah menjelaskan apa perbedaan kedua kelompok, atau berapabesar perbedaannya. Kunci pengukuran bila membandingkan dua kelompok adalahnisbah risiko (Hazard Ratio). Nisbah ini menduga bahaya atau risiko suatu letupanpada dua kelompok. Suatu hazard ratio yang mempunyai nilai 1 berarti bahwa risikoterjadinya letupan penyakit pada kedua kelompok tersebut sama. Bila nilai hazardratio-nya 5 berarti risiko terjadinya letupan pada kelompok 1 adalah 5 kali lebihbesar daripada risiko kelompok 2. Bila kelompok 1 adalah populasi babi pada suatupropinsi dua tahun lalu, sebelum dimulainya kampanye vaksinasi, dan kelompok 2adalah populasi yang sama saat ini, setelah 2 tahun vaksinasi, nilai hazard ratio 5berarti bahwa risiko terjadi letupan diantara babi adalah 5 kali lebih besar padawaktu 2 tahun yang lalu dibandingkan pada saat sekarang. Hal ini akan memberikanbukti kuat bahwa ada perbaikan situasi penyakit tersebut. Nilai hazard ratio disajikandengan selang kepercayaan 95%. Secara sederhana dapat dikatakan, bahwa kitapercaya 95% bahwa hazard ratio benar berada dalam selang kepercayaan ini.

Nilai Hazard ratio menunjukkan nisbah risiko letupan dalam dua kelompok

Analisis data dari dua sumber Survai Letupan Penyakit secara Retrospektif yang digambarkan diatas tidak

menghasilkan laju insiden penyakit secara tradisonal. Hal ini dikarenakan jumlahtotal desa atau kelompok ternak yang menderita suatu letupan penyakit dalam suatukurun waktu tertentu tidak bisa dihitung (lihat halaman 28). Bagian ini mengulastentang pendekatan sederhana untuk menduga laju insiden penyakit pada desa ataukelompok ternak dengan memanfaatkan data yang telah tersedia.

Pelayanan kesehatan veteriner di kebanyakan negara selalu memelihara denganrapih catatan tentang letupan penyakit, terutama penyakit-penyakit penting(notifiable diseases). Data seperti ini yang secara pasif dapat diperoleh (bandingkandengan survai aktif - lihat halaman 14) dapat memberikan gambaran tentang situasipenyakit. Akan tetapi, laporan tersebut biasanya tidak lengkap, oleh sebab itu lajuinsiden penyakit yang diperkirakan dari data seperti ini akan terlalu rendah.

Dengan menggabungkan data seperti ini dengan sumber data yang independendan terpisah, memungkinkan untuk menduga berapa banyak letupan penyakit yangtidak terhitung, dan karenanya dapat pula menghitung berapa jumlah total letupanpenyakit yang pernah terjadi.

Latar belakangTeknik ini dikenal sebagai metode tangkap dan lepaskan (capture - recapture).

Metode ini dikembangkan untuk studi satwa-liar, dimana sangat sulit untukmenghitung setiap ekor hewan yang menjadi anggota suatu populasi.

Example: Seorang peneliti ingin menduga jumlah total ikan dalam sebuahdanau. Sangat mustahil untuk menghitung semua ikan, sehingga harusmenggunakan cara lain. Pertama, dalam waktu tiga hari, peneliti tersebut

Hazard Ratio


menangkap ikan sebanyak mungkin, dan menghitung jumlah ikan yangtertangkap. Setiap ikan yang tertangkap diberi tanda, dan kemudiandilepaskan kembali ke dalam danau. Setelah tiga hari, ikan-ikan tersebutdibiarkan untuk berbaur lagi dengan populasinya selama dua hari.Kemudian, peneliti tersebut menangkap ikan lagi sebanyak mungkinselama tiga hari. Setiap kali ada ikan yang tertangkap merekamencatatnya apakah ikan tersebut bertanda atau tidak. Pada akhirnya,peneliti tersebut mempunyai tiga gambaran: jumlah total ikan yangtertangkap pertama kali, jumlah total ikan yang tertangkap waktu kedua,dan jumlah ikan yang tertangkap dua kali (ikan yang bertanda yangtertangkap waktu menangkap kedua).

Hal ini digambarkan dalam diagram dibawah ini. Sample 1 adalah semua ikanyang tertangkap pertama kali, sample 2 adalah ikan yang tertangkap kedua kali, dandaerah abu-abu adalah ikan yang tertangkap pada waktu dua kali sampling.


Two Sample (Capture Recapture) Analysis

Calculate total outbreaks recorded in the time periodfor Data Source 2 (eg survey results)

Yes

Outbreaks match

Determine the time period (eg. last 12 months)

Calculate total outbreaks recorded in the time periodfor Data Source 1 (eg disease outbreak report database)

Match outbreaks between the data sources

Are any of the herds / villagesin data source 1 also listed in data source 2?

Calculate the total matched outbreaks

Analyse data

Is the date of the outbreak in data source 1 approximately

the same as the date in data source 2?No match No

YesNo

Determine the area of interest

Page 187


Total 'nA nB

nAB

Gambar ini dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah total ikan dalamdanau, dengan menggunakan rumus sederhana:

dimana nA adalah jumlah total pada waktu sampling pertama (A), nB adalah jumlahtotal pada waktu sampling kedua (B), dan nAB adalah jumlah ikan pada waktusampling A dan B.

Bila kebanyakan ikan yang tertangkap pada waktu penangkapan kedua, telahbertanda, berarti bahwa kebanyakan ikan di danau pasti telah pernah tertangkap,dan jumlah ikan di danau hanyalah sedikit lebih banyak dari pada jumlah waktupenangkapan pertama (A). Dilain pihak, bila pada penangkapan B hanya ikan yangbertanda yang tertangkap hanya sedikit, berarti bahwa jumlah ikan di dalam danaujauh lebih banyak dari pada waktu penangkapan pertama (A), dan total populasi ikanpasti sangat besar.

Teknik yang sama dapat pula digunakan untuk menghitung jumlah totalletupan penyakit di desa atau pada kelompok ternak dalam suatu daerah pada suatukurun waktu tertentu, dan cara ini dapat digunakan untuk menghitung laju insidenpenyakit. Populasinya sekarang bukan ikan, tetapi letupan yang terjadi di desa ataupada kelompok ternak (Bukan desa yang telah terserang). Satuan yang diminatiadalah letupan (bukan desa). Contoh pertama diberikan dari catatan para petugaskesehatan veteriner tentang letupan penyakit. Catatan ini telah menangkap‘captured’ proporsi tertentu dari banyak letupan, tetapi mungkin tidak semuakejadian terlaporkan. Sumber informasi kedua adalah menggunakan ‘capture’untuk menangkap informasi tentang letupan penyakit di desa-desa yang sama dalamkurun waktu yang sama. Jumlah total catatan penyakit dari sumber pertama dankedua, dan jumlah letupan yang ada dalam kedua sumber tersebut kemudian dapatdipakai untuk menduga jumlah total letupan penyakit yang terjadi.

Sumber dataUntuk menggunakan teknik ini, harus ada dua sumber data tentang letupan

penyakit pada kelompok ternak atau desa yang dipertanyakan. Selanjutnya, keduasumber data ini haruslah independen. Artinya, bahwa data harus dikumpulkandengan cara dan mekanisme yang berbeda, dan keberadaan suatu data letupantertentu dalam sebuah sumber data tidak mempengaruhi peluang akan tampak padasumber data lainnya.

Sumber data pertama biasanya berasal dari laporan letupan penyakit, ataucatatan dari laboratorium diagnostik yang memeriksa spesimen dari letupan. Keduasumber data ini sumber data yang baik, data yang tersedia dapat langsung dianalisis.Sumber data kedua umumnya berasal dari survai lapangan. Agar absah, keduasumber data harus mengacu kepada selang waktu yang sama, biasanya satu atau duatahun. Hanya laporan atau spesimen penyakit yang diterima dengan keteranganlengkap tentang waktunya yang dianalisis, dan survai harus mencatat letupan yangterjadi dalam kurun waktu yang sama.

Agar independen, koleksi data dari kedua sumber yang berbeda tidak bolehdilakukan oleh orang yang sama. Sebagai contoh, dokter hewan kabupaten biasanyabertanggung-jawab untuk melaporkan terjadinya suatu letupan penyakit. Bilasumber data kedua yang dilakukan dengan survai di kabupaten yang sama dokterhewan tersebut yang ditanya tentang letupan penyakit di daerah tersebut, makakedua sumber data itu tidaklah independen. Hal ini disebabkan, peluang seorang


akan mengingat suatu letupan penyakit akan lebih besar kalau mereka membuatlaporan tentang letupan tersebut.

Cara terbaik untuk memperoleh sumber data kedua adalah dengan melakukansurvai ke desa secara acak. Pada umumnya, hal ini dapat dikombinasikan dengansurvai lainnya, misalnya survai prevalensi penyakit. Bila sumber data lainnya sudahtersedia, (seperti hasil sensus pertanian dimana desa ditanya tentang letupanpenyakit), maka data seperti ini dapat digunakan, menghindarkan kebutuhanpengumpulan data dari lapangan.

SamplingBila perlu melakukan sebuah survai, desa atau kelompok ternak harus dipilih

secara acak sederhana dari kerangka sampling. Program Random Village dapatdigunakan (halaman 50), gunakan cara berikut ini:

• Pemilihan sampel acak sederhana (Simple Random Sampling)• Tanpa penggantian • Tanpa stratifikasi

Bila tidak ada kerangka sampling, tidak mungkin untuk menduga secaraterpercaya laju insiden penyakit pada letupan di desa. Hal ini disebabkan karena kitaperlu mengetahui jumlah total desa-desa untuk menghitung laju insiden penyakit,dan tanpa kerangka sampling, tidak dapat diketahui.

Pengumpulan dataData yang dikumpulkan serupa dengan yang digunakan dalam survai letupan

di desa yang dijelaskan di atas. Perbedaannya adalah bahwa sebagai ganti letupanpenyakit yang baru saja terjadi, tujuannya adalah mengumpulkan informasi tentangtanggal terjadinya setiap letupan penyakit dalam kurun waktu tertentu (dalam satuatau dua tahun terakhir). Membatasi selang waktu yang relatif singkatmemudahkan peternak untuk mengingat peristiwa yang terjadi. Akan tetapi, bilaterjadi lebih dari satu kali letupan pada suatu kelompok ternak atau desa, peternakmungkin akan mengalami kesulitan untuk mengingat kembali letupan penyakitdengan benar. Teknik yang dipaparkan dalam Bab 5 (halaman 118) dapat digunakanuntuk meningkatkan kualitas data yang dikumpulkan selama wawancara.

Manajemen data Tiga nilai yang diperlukan untuk analisis - jumlah total letupan penyakit dari

sumber data pertama (laporan penyakit atau catatan tentang hasil pemeriksaanlaboratorium), jumlah total letupan penyakit dari sumber data kedua (biasanya hasilsurvai), dan jumlah letupan penyakit yang tampak dari kedua sumber tersebut. Duanilai pertama mudah diperoleh. Untuk memperoleh nilai ketiga, letupan yangdiidentifikasi dalam satu sumber harus sesuai dengan letupan dari sumber datakedua.

Penyesuaian memerlukan sumber informasi yang terpercaya, dari keduasumber data di desa (nama desa atau nomor kode) seperti tanggal terjadinya letupan. Tanggal pelaporan pemeriksaan laboratorium atau laporan kejadian penyakitbiasanya tidak sesuai dengan tanggal yang diingat oleh peternak pada waktuwawancara. Hal ini disebabkan oleh sering terjadi kesalahan kecil dalam mengingat,dan juga karena spesimen atau laporan mungkin tidak diserahkan pada awalterjadinya letupan penyakit. Bila akan mencocokkan waktu letupan, ada beberapakelenturan dalam mencocokkan tanggal. Hal ini tergantung sebagian kepada

Matching disease outbreaks


epidemiologi penyakit tersebut. Sebagai contoh, kalau suatu penyakit sangat jarangterjadi lebih dari satu kali dalam satu tahun pada satu kelompok ternak, dan letupancenderung berakhir dalam tempo beberapa bulan, akan lebih aman bilamengandaikan bahwa tanggal letupan berbeda dalam 6 bulan atau lebih, padakenyataannya dapat mengacu kepada letupan yang sama.

Pada umumnya, beberapa keputusan diperlukan untuk proses mencocokkanwaktu letupan, dan yang terbaik dilakukan dengan perhitungan tangan. Beberapacara mencocokkan dapat dilakukan dengan bantuan komputer, tetapi meskipundemikian tetap harus diperiksa ulang dengan tangan.

Analisis dataSekali total hitungan telah diperoleh, anda dapat menggunakan program

CapRecap untuk menganalisis data. Jalankan program dengan menggunakanWindows Start menu, pilih Programs, Survey Toolbox, dan CapRecap.

Step 1: Masukkan jumlah total dari letupan dari sampel 1.Step 2: Masukkan jumlah total letupan dari sampel 2.Step 3: Masukkan jumlah dari kedua sampel.Step 4: Klik tombol .Calculate

Step 5: Hasilnya tampak dalam estimated total, dan selang kepercayaan 95%.

Laju insiden penyakit adalah setara dengan jumlah total letupan dibagi jumlahtotal desa dikali dengan kurun waktu (halaman 28). Anda dapat menggunakanrumus yang sama dengan batas selang kepercayaan 95% untuk menghitung selangwaktu 95% untuk laju insiden penyakit.

Example: Dalam sebuah kajian dua sampel, tentang letupan FMD dalamkurun waktu dua tahun, 145 laporan letupan telah diterima oleh dokter


hewan propinsi yang membawahi 1293 desa. Sebuah survai di 85 desatelah dilakukan, dimana 47 desa dilaporkan mengalami letupan FMD,dalam kurun waktu dua tahun tersebut. Ketika dicocokkan, hanya 36 desayang tampak mengalami letupan dari kedua sumber data. Denganmenggunakan program CapRecap, total perkiraan letupan terjadi di 188desa, dengan selang kepercayaan 95%, antara 163 dan 213. Pendugaanlaju insiden penyakit karenanya adalah 188 letupan/(1293 desa × 2 tahun)= 0.073, atau 7.3 letupan per 100 desa per tahun.

9Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi


Bagian II: Rancangan dan Analisis SurvaiBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju Insiden Penyakit

Bab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas dari Penyakit Survai Kelompok ternak atau Desa

Menghitung Jumlah SampelMemilih SampelAnalisis Data

Survai Daerah yang LuasMenghitung Jumlah SampelJumlah sampel dengan biaya minimSamplingtingkat Pertama dan KeduaAnalisis Data

Lain-lain issuesUji Kombinasi Opsi FreeCalc


1 9 8 B a b 9 : B e b a s P e n y a k i t Toolbox Survey 198

Perhatikan tiga situasi yang berbeda ini:

• Bila suatu program pengendalian penyakit dijalankan secara intensif diantarapeternakan (misalnya pada peternakan babi atau ayam, atau sapi perah atausapi potong) suatu pendekatan yang telah digunakan adalah rencana akreditasikelompok ternak. Rencana ini, targetnya pada peternakan yang mensuplaiternak kepada produsen lainnya, termasuk pengujian beberapa peternakanuntuk memberikan suatu jaminan bahwa kelompok itu bebas dari penyakit.Artinya lain produsen dapat membeli dari peternakan itu tanpa berisikomemasukkan penyakit. Sebagai hasilnya, farm yang telah diakreditasi dapatmenjual ternak mereka dengan harga yang cukup tinggi.

• Kebanyakan program pengendalian dan pemberantasan penyakit nasionaldidasari oleh vaksinasi massa, dan kemudian test-and-slaughter. Tujuanprogram ini adalah untuk membebaskan negara tersebut dari penyakit. Bilahal ini dapat dicapai, maka biaya melakukan vaksinasi dan pemberantasanpenyakit, juga kerugian yang ditimbulkan oleh penyakit dapat dihindarkan.Sesungguhnya, pada akhir program pemberantasan, pejabat pemerintah perlukepercayaan bahwa penyakit tersebut telah berhasil dimusnahkan.

• Pengembangan usaha ekspor merupakan cara yang penting bagi negara-negaraberkembang untuk memperoleh devisa dan mengembangkanperekonomiannya. Ekspor ternak atau produk hasil ternak merupakan salahsatu bagian dimana negara agraria mempunyai potensi untuk berkembangmenjadi negara industri pengekspor. Sesungguhnya, menurut peraturan dariWorld Trade Organization, suatu negara pengekspor boleh dipertanyakanuntuk membuktikan bahwa mereka tidak menyebarkan penyakit ternak kenegara pengimpor.

Dalam setiap situasi ini perlu dibuktikan bahwa suatu populasi (apakahkelompok ternak, desa, kabupaten, propinsi, atau seluruh negara) tidak mempunyaisuatu penyakit tertentu. Bab ini memaparkan teknik survai yang dapatmemperlihatkan bahwa suatu populasi bebas dari penyakit. Dalam pada ini, samadengan melakukan survai prevalensi, dan berharap bahwa angka prevalensinya 0,tetapi theory dibalik kedua jenis survai ini sangat berbeda.

Dua masalah yang biasanya timbul ketika kita akan membuktikan bahwa tidakada penyakit pada suatu populasi. Masalah pertama kita sulit untuk membuktikanhal tersebut. Misalkan ada 342 ekor dalam suatu kelompok ternak, dapat dikatakanbebas dari penyakit bila tak ada seekorpun hewan yang sakit. Hal itu hanyadimungkinkan (walau tidak lazim) bahwa hanya satu ekor hewan yang sakit. Kalaukita mengambil sampel (contoh) dari kelompok tersebut dan menguji hewan yangmasuk dalam sampel, mungkin secara kebetulan terpilih satu ekor hewan yang sakit,dan kita simpulkan bahwa kelompok tersebut tidak bebas dari penyakit.Bagaimanapun, masih mungkin kita memilih hewan yang sehat, dan kitamenyimpulkan bahwa kelompok tersebut bebas dari penyakit meskipun kenyataanyatidak bebas dari penyakit. Semakin besar jumlah sampel yang diambil, semakinbesar kemungkinan kita mengambil sampel hewan yang sakit, tetapi masih tetap adakemungkinan hewan tersebut tidak terambil. Satu-satunya cara untuk memastikanbahwa kelompok itu bebas, adalah dengan memeriksa semua anggota kelompok. Memang untuk membuktikan bahwa kelompok ternak yang terdiri dari 342 ekorhewan bebas dari penyakit memerlukan biaya cukup banyak, tetapi tidak terlalusulit. Akan tetapi kalau kita harus membuktikan sebuah negara dengan jumlah

Freedom from disease


hewan 8 juta ekor bebas dari penyakit, adalah tidak mungkin kalau harus memeriksasetiap ekor hewan yang ada.

Masalah kedua berhubungan dengan pemeriksaan laboratorium. Dalam Bab2, konsep sensitivitas dan spesifitas sebuah uji telah dibahas (halaman 33). Sangatsedikit jumlah uji laboratorium yang sempurna, dan banyak uji yang membuatkesalahan kecil, misalnya dalam membuktikan hewan sehat sedangkan sebenarnyahewan tersebut sakit, dan sebaliknya. Hal ini berarti bahwa bila anda mengujisejumlah besar hewan, sukar untuk menyimpulkan hasilnya. Seandainya hasilpemeriksaan dari 342 ekor hewan ada satu yang memberikan reaksi positif, apakahhewan ini benar-benar terinfeksi, atau apakah uji ini yang memberikan hasil yangsalah? Apakah semua hewan yang memberikan hasil uji negatif benar-benar bebasdari penyakit, atau ada beberapa diantaranya yang sakit tetapi tidak terdeteksi, danhasil uji yang memberikan reaksi negatif ternyata salah?

Sebuah uji yang tipikal bisa mempunyai sensitivitas 95% dan spesifisitas 99%.Sensitivitas mempunyai arti bahwa setiap 100 ekor hewan sakit yang diperiksa, 95ekor diantaranya akan menunjukkan hasil positif, tetapi 5 ekor sisanya memberikanhasil negatif palsu. Sedangkan spesifisitas mempunyai arti dari 100 ekor hewan yangbebas penyakit, 1 ekor akan memberikan hasil positif palsu. Ini berarti bahwameskipun kita periksa semua hewan dalam kelompok tersebut atau semua hewan dinegara itu, kita tetap tidak bisa memastikan mereka benar-benar bebas dari penyakit.Meskipun sebenarnya di negara tersebut tidak ada penyakit tersebut, kita tetap akanmemperoleh hasil uji positif palsu. Bila penyakit tersebut memang ada, kita jugaakan memperoleh hasil uji negatif palsu, dan kehilangan hewan yang benar-benarsakit.

Kedua masalah ini megakibatkan bahwa kita tidak mungkin membuktikanbahwa suatu populasi benar-benar bebas dari penyakit, karena selalu ada peluangkita kehilangan seekor hewan yang benar-benar sakit atau hasil ujinya memberikanhasil yang salah.

Kita tidak mungkin membuktikan bahwa satu populasi bebas dari penyakit

Walaupun kita tak mungkin membuktikan bahwa satu populasi bebas daripenyakit, kalau kita memeriksa cukup banyak hewan dan memperhitungkansensitivitas dan spesifisitas uji tersebut, kita dapat membuktikan bahwa sangatlahtidak mungkin bila kelompok ternak tersebut terinfeksi penyakit. Survai untukmembuktikan bahwa kelompok ternak bebas dari penyakit tidak memberikanjaminan, tetapi mereka dapat mengatakan bahwa peluang populasi tersebutmempunyai ternak yang sakit lebih kecil dari tingkat yang dapat diterima (5% atau1%).

Kalau ada sejumlah kecil hewan yang terinfeksi, maka sangat sukar untukmenemukannya, sehingga perlu dilakukan sebuah survai besar untuk hal tersebut.Bila jumlah hewan yang terinfeksi cukup besar, maka muda untuk menemukannyadalam suatu survai, sehingga hanya sejumlah kecil sampel yang diperlukan dalamsurvai. Hasil survai untuk membuktikan bebas dari penyakit karenya dinyatakansebagai peluang bahwa jumlah hewan yang terinfeksi sama atau lebih besar daripada angka yang rendah.

Example: Sebuah letupan rinderpest pada sapi terjadi dalam suatu daerahyang semula bebas. Empat desa tetangganya terkena juga, dan populasi


semua sapi di desa tersebut disembelih untuk membebaskan dari penyakittersebut. Semua desa dalam radius 10 km diperiksa secara klinis danserologis untuk mencari kemungkinan adanya infeksi rinderpest. Takseekorpun sapi divaksinasi, sehingga kalau ada rinderpest yangmenyerang desa-desa ini, maka penyebaran penyakitnya akan terjadisangat cepat, dan mempengaruhi sebagian besar ternak sapi di desa,mungkin lebih dari 50%. Sangat tidak umum kalau hanya 10% ataukurang hewan di desa tersebut yang terinfeksi oleh penyakit menularseperti rinderpest. Selama survai setelah wabah terjadi,survai dilakukandi setiap desa disekitarnya, untuk membuktikan bahwa desa sekitarnyamasih bebas dari rinderpest. Karena tidak mungkin untuk membuktikanbahwa tidak ada hewan yang terinfeksi, maka survai dirancang untukmenunjukkan bahwa peluang 10% atau lebih hewan terinfeksi olehpenyakit sangat kecil (kurang dari 1%). Kalau kurang dari 10% terinfeksiyang terinfeksi, tidaklah biasa dapat diidentifikasi dalam survai. Denganmelakukan survai, semua desa dinyatakan bebas dari penyakit, meskipunmungkin di beberapa desa masih mempunyai 10% hewan yang terinfeksi.Hal ini masih tidak mempunyai risiko, karena secara alamiah rinderpestmerupakan penyakit yang sangat menular, artinya bila ada rinderpestmenyerang satu desa, maka lebih dari 10% hewan yang akan terinfeksi.

Contoh berikut ini memperlihatkan konsep minimum expected prevalence.Konsep ini adalah prevalensi terkecil yang diperkirakan bila suatu penyakit menularmenyerang satu kelompok ternak. Bila melakukan sebuah survai, inilah prevalensipenyakit yang terrendah yang diperkirakan yang dapat diidentifikasi secaraterpercaya. Bila penyakit ada pada satu populasi, tetapi masih pada tingkat yangrendah, maka prevalensinya spesifik, sehingga mungkin survai yang dilakukan tidakdapat mengidentifikasinya. Penentuan tingkat prevalensinya dapat dilakukanberdasarkan pengetahuan tentang perilaku epidemik penyakit. Misalkan penyakitMulut dan Kuku (FMD), mungkin mempunyai nilai minimum expected prevalence-nya 30%, sedangkan para TBC ( Johnes disease) mungkin nilai minimum expectedprevalence-nya 5% atau kurang.

Untuk penyakit-penyakit yang tidak terlalu menular, nilai minimum expectedprevalence-nya mungkin juga diperkirakan sebagai maximum acceptable prevalence.Kalau penyakit dalam populasi kurang dari prevalensinya, maka tidak perlu terlaludikuatirkan. Tingkat prevalensinya biasanya selalu lebih besar dari 0, karena tanpauji yang sempurna, dan dapat memeriksa setiap ekor hewan, kita tidak dapatmembuktikan bahwa prevalensinya adalah 0.

Seperti pada setiap survai, sangatlah mudah menemukan hewan yang sakit bilaprevalensinya lebih besar. Ukuran penyakit karenya merupakan ukuran dimanaangka prevalensinya tertinggi. Seperti telah didiskusikan dalam Bab 2 (halaman 31),keberadaan antibodi dalam tubuh lebih lama dari pada gejala klinik penyakit,karenanya prevalensinya lebih tinggi. Oleh sebab itu mengapa survai untukmembuktikan bebas dari penyakit lebih banyak menggunakan uji serologis dari padamenggunakan pemeriksaan klinis.

Bab ini memaparkan dua survai dengan rancangan yang berbeda untukmemperlihatkan bebas dari penyakit. Survai pertama dilakukan pada satu populasikecil, seperti sebuah kelompok ternak, desa atau peternakan yang intensif. Survaikedua dirancang menggunakan cara two-stage sampling untuk survai di daerah yanglebih luas (seperti kabupaten, propinsi, atau negara).

Minimum expected prevalence

Maximum acceptableprevalence


Demonstrating Freedom from Disease

Determine the area of interest

Is the survey for a relatively small single group (village, herd, shipment)or for a large area with many animals (province, state, country)?

Large areaSmall group

Calculate first-stage sample size

Two-stage survey

Determine disease status with a testof known sensitivity and specificity

Analyse Results

Collect specimens

Select sample of animals using simple random sampling

Calculate sample size

Single-stage survey

Select first-stage sample(eg herds or villages) using

simple random sampling

Calculate second-stage sample size

Collect specimens

Select second-stage sample (animals)using simple random sampling

Determine disease status with a testof known sensitivity and specificity

Analyse animal results to determine if the herd or village is free from disease

Analyse herd or village resultsto determine if the population

is free from disease

Page 200

Page 204

Page 204

Page 204

Page 204

Page 194

Page 198

Page 198


Survai kelompok ternak atau desaLangkah-langkah utama pada melakukan sebuah survai single-stage untuk

menunjukkan bebas dari penyakit adalah:

Step 1: Menentukan pertanyaan apa yang akan diajukan. Hal ini termasukmerinci minimum expected prevalence (maximum acceptableprevalence), dan tingkat probabilitas yang menentukan kepercayaankita kepada hasil survai.

Step 2: Menghitung jumlah sampel yang akan diambil.Step 3: Memilih sampel secara acak sederhana (simple random sampling).Step 4: Mengumpulkan spesimen.Step 5: Mempersiapkan spesimen agar siap untuk dianalisis.Step 6: Mengirimkan spesimen ke laboratorium.Step 7: Memeriksa ulang kelengkapan dan ketepatan data.Step 8: Menganalisis data untuk menentukan probabilitas keberadaan

penyakit pada populasi itu, prevalensinya dibawah nilai maximumacceptable prevalence.

Step 9: Menyusun laporan tentang data.

Menghitung jumlah sampelPerhitungan berapa banyaknya sampel yang diperlukan dalam sebuah survai

untuk membuktikan bebas dari penyakit berdasarkan kepada beberapapertimbangan yang berbeda.

Kinerja uji yang dilakukan

Kinerja uji yang digunakan berperan penting dalam jumlah sampel yang akandikumpulkan. Kinerja uji dinyatakan dalam nilai sensitivitas dan spesifisitas(halaman 33). Bila uji yang dilakukan tidak dapat terlalu dipercaya (baik sensitivitasatau spesifisitasnya atau keduanya relatif rendah) maka jumlah sampel yangdiperlukan akan lebih besar. Bila kita bisa memilih, uji yang akan dilakukansebaiknya dipilih uji yang mempunyai nilai sensitivitas dan spesifisitas yang terbaik(terutama spesifisitasnya). Lihat Uji-uji Kombinasi (halaman 205) untuk saranbagaimana meningkatkan spesifisitas sebuah uji.

Sayangnya, pendugaan yang tepat untuk sensitivitas dan spesifisitas tidak selaluada bagi kebanyakan uji. Masalah lainnya cara pengukuran ini sangat berragamtergantung kepada populasi yang diuji, sehingga publikasi hasil kajian dari suatutempat mungkin tidaklah dapat dipergunakan seluruhnya pada kajian populasi yangakan disurvai. Bila anda tidak tahu berapa sensitivitas dan spesifisitas suatu uji yangakan dilakukan, ada beberapa cara yang dapat dilakukan:

Step 1: Tanyakan kepada petugas lab apakah pernah melakukan suatu kajianpada populasi setempat untuk mengevaluasi kinerja uji.

Step 2: Tanyakan apakah mereka pernah membaca publikasi tentang kinerjauji yang sama pada populasi lainnya.

Step 3: Carilah kepustakaan tentang kajian terhadap uji yang akan dipakai.Bila lebih dari satu kajian yang diperoleh, pilihlah hasil kajian yangmendekati kesamaan populasi yang akan disurvai.


Step 4: Hubungilah pakar yang berpengalaman dalam penggunaan ujitersebut, dan tanyakan berapa dugaan mereka kinerja uji tersebut.

Step 5: Lakukan sendiri sebuah kajian kecil pada populasi setempat untukmengukur kinerja uji.

Bilamana tidak ada publikasi yang dapat dijadikan pegangan, maka kita dapat

membuat perkiraan sendiri. Tetapi kalau uji tersebut akan digunakan sebagai dasarmelakukan survai yang penting, atau akan digunakan sebagai dasar melakukanprogram pengendalian atau pemberantasan penyakit, maka perlu pemahamanterhadap kinerja populasi ternak setempat. Akan sangat bermanfaat bila kita lakukankajian pendahuluan untuk melakukan evaluasi kinerja uji tsb. Kajian inimenyertakan sejumlah hewan yang telah diketahui statusnya (beberapa ekor yangbenar-benar positif sakit, dan beberapa ekor yang benar-benar sehat), dan langsungdapat kita hitung nilai sensitivitas dan spesifisitasnya. Untuk petunjuk lebih lanjutdalam melakukan kajian singkat ini lihat dalam buku-buku epidemiologi ataukonsultasikan dengan pakar epidemiologi. Jika sudah ada hasilnya, publikasilahtemuan anda, sehingga orang lain akan dapat ikut menikmati hasil tsb.

Besaran populasi

Anda perlu mengetahui berapa besar populasi yang akan dipelajari. Populasiyang lebih kecil memerlukan jumlah sampel yang lebih kecil.

Perkiraan prevalensi minimum (prevalensi maximum yang dapat diterima)

Pilihan gambaran ini (telah dibahas terdahulu) didasari oleh pengetahuantentang penyakit, atau keterbatasan secara praktis. Semakin besar pilihan prevalensi,semakin kecil jumlah sampel yang diperlukan, dan semakin mudah survai dilakukan. Bagi penyakit-penyakit yang sangat menular yang penyebarannya sangat cepat,akan lebih aman jika kita memilih nilai prevalensi yang lebih besar. Akan tetapi,pada penyakit lainnya, prevalensi pada sekelompok ternak bila ada, akan sangatrendah. Deteksi suatu penyakit pada prevalensi kecil, sangat sulit sehinggamemerlukan sampling yang besar ukurannya. Pada akhirnya, anda perlumemasukkan angka prevalensi yang didasari sampel yang besar yang dapat diuji,dari pada hanya sekedar biologi penyakitnya saja.

Kesalah jenis I dan II

Kesalahan jenis I (dikenal sebagai nilai " (alpha) ) adalah probabilitas bahwahasil survai akan menyimpulkan populasi yang diuji tidak sakit, meskipunsebenarnya sakit. Hal ini juga dikenal sebagai kenyataan dari hasil, dan setaradengan 1 dikurangi tingkat kepercayaan. Kesalahan jenis II ($, beta) adalahprobabilitas dimana survai menyimpulkan bahwa populasi tsb sakit, meskipunkenyataanya tidak sakit. Nilainya adalah 1 dikurang power. Menurut perjanjianumum, Jenis kesalahan I biasanya 0.05, dan Jenis kesalahan II bisa 0.1 atau 0.05.Nilai tersebut dapat disesuaikan, tergantung kepada kepentingan jenis kesalahannya.

Example: Sebuah peternakan babi diuji sebagai bagian rencana akreditasikelompok. Bila kelompok itu ternyata sakit, maka pemilik tidakdiperbolehkan untuk menjual ternaknya, kecuali untuk dipotong. Pemilikpeternakan tsb karenanya sangat aktif untuk memastikan bahwa survaiyang dilakukan tidak membuat kesalahan jenis II, atau kelirumenyimpulkan bahwa peternakan tsb terinfeksi padahal tidak terinfeksi.

Type I error

Type II error


Pemilik menginginkan agar kesalahan jenis II kemungkinannya sangatrendah, untuk mengurangi.peluang terjadinya kesalahan. Dilain pihak,seorang pelanggan yang membeli babi untuk dikembang-biakkan tidakingin membeli ternak yang sakit. Pelanggan tersebut ingin kepastianbahwa survai yang dilakukan membuktikan bahwa peternakan tersebutbenar-benar bebas dari penyakit. Pelanggan menginginkan kesalahan jenisI sekecil mungkin, untuk menghindari kesalahan yang dibuat, dimanapeternakan itu dinyatakan bebas penyakit, sedangkan pada kenyataannyaternaknya ada yang terinfeksi.

Keputusan terakhir terhadap tingkat kesalahan yang diambil tergantung kepadakesepakatan diantara pihak yang saling bertentangan. Sebaliknya kemungkinanterjadinya kekeliruan perlu diperhitungkan juga, seperti dalam contoh berikut ini.

Example: Setelah sebuah wabah FMD, desa-desa sekitar tempat wabahdimonitor keadaannya. Sebuah survai dilakukan di setiap desa untukmenentukan apakah desa itu terbebas dari penyakit. Bila desa itu bebas,karantina ditiadakan, dan desa tsb dapat memulai kembali mengadakanperdagangan. Kalau secara serologis tidak dibuktikan bebas, maka desatersebut tetap di karantina. (Bila kasus-kasus klinik dideteksi, populasiternak di desa tsb harus dipotong). Andaikan survai yang dilakukanmembuat kesalahan jenis I, dan menyimpulkan bahwa desa itu bebasFMD, meskipun sebenarnya tidak, konsekuensinya akan sangat buruk. FMD akan menyebar dari desa tsb ke lain bagian dari negara dan wabahFMD akan terjadi lagi, mengakibatkan kematian banyak ternak, danmengakibatkan kerugian besar. Probabilitaskesalahan jenis I haruslahdijaga serendah mungkin. Bila terjadi kesalahan jenis I, maka desa ituharus dikarantina dalam waktu lebih lama. Hal demikian sangat tidakmenyenangkan bagi para pemilik ternak, tetapi tidak mengakibatkanpengaruh besar. Probabilitas kesalahan jenis II karenya dapat cukuptinggi.

Menghitung jumlah sampel

Bila semua hal tersebut telah diperhatikan, anda dapat menggunakan programFreeCalc untuk menentukan berapa jumlah sampel yang dibutuhkan. Gunakan startmenu Windows, pilih Programs, Survey Toolbox, lalu FreeCalc. FreeCalc adalahprogram untuk menghitung jumlah sampel, dan menganalisis hasil survai.

Step 1: Klik pada tab Sample Size diatas jendela.Step 2: Masukkan nilai uji sensitivitas dan spesifisitas dalam prosentase.Step 3: Masukkan jumlah total populasi dalam kotak Population Size.Step 4: Dalam kotak Prevalence, masukkan nilai minimum expected

prevalence (atau maximum acceptable prevalence). Angka yangdimasukkan dapat sebagai angka prevalensi dugaan (dalamprosentase) atau hasil penghitungan langsung jumlah hewan yangsakit dalam populasi. Klik tombol ratio untuk memilih kalau andaakan memasukkan nilai prevalensi atau jumlah hewan sakit,kemudian ketikkkan angka tsb. Nilai ekuivalen akan ditampilkandalam kotak lainnya.

Step 5: Klik pada tab Options diatas jendela.


Step 6: Dalam Formula untuk kotak Calculation disebelah kiri, biasanyaanda dapat meninggalkannya sebagai nilai tetap Hypergeometricyang di Modifikasi. Perbedaan formula tsb dibahas pada halaman206.

Step 7: Pada kotak Parameters, masukkan angka kesalahan jenis I dan IIyang akan dipakai. Kalau tidak pasti, biarkan pada nilai 0.05. (Nilailainnya dalam kotak dibahas pada halaman 207).

Step 8: Klik sekali lagi tab Sample Size, dan klik tombol .Calculate

Sementara perhitungan dilakukan dan program mencari jumlahcontoh yang terbauk, hasilnya segera ditampilkan pada kotak sebelahkiri.

Step 9: Setelah selesai, hasil akan ditampilkan di jendela.

Hasilnya memperlihatkan nilai jumlah sampel yang diperlukan agar dapatdipercaya hasil survainya, bila ada penyakit, akan ada pada nilai yang lebih rendahdari pada nilai maximum acceptable prevalence yang telah ditentukan.

Hasilnya juga menampilkan ‘cutpoint number of reactors’. Yaitu, jumlah hewanyang dapat memberikan hasil positif kembali, dan kita tetap menyimpulkan bahwakelompok tsb bebas dari penyakit. Dengan kata lain, hasil tsb dianggap sebagai hasiluji positif palsu. Kalau kita mendapatkan hewan yang pada pengujian memberikanhasil positif dalam jumlah kecil, kita masih tetap dapat menyimpulkan bahwakelompok tsb bebas penyakit, tetapi andai lebih besar dari nilai tsb, bukti bahwabebas penyakit tidak cukup kuat.


Memilih sampelBila besarnya sampel telah dihitung, anda siap untuk melakukan survai.

Pemilihan sampel hewan harus dilakukan dengan acak sederhana. Kalau kerangkasampling sudah ada, anda dapat menggunakan petunjuk teknik seperti yangdigambarkan di halaman 41, atau, bila sudah tersedia dalam disk, dapat digunakanprogram Random Village (halaman 50). Tetapi bila kerangka sampling belum ada,harus kita buat lebih dahulu. Jika melakukan sebuah survai di sebuah desa,gunakanlah teknik seperti yang digambarkan pada halaman 115 (membuat kerangkasampling untuk ternak). Kalau survai dilakukan dalam sebuah peternakan, makadapat kita lakukan sampling secara acak sistematik, selama ada fasilitas menanganiternak (halaman 44). Lihat Bab 3 bagaimana melakukan sampling acak secarasistematis.

Analisis dataBila sampel telah diperiksa, atau spesimen telah dianalisi di laboratorium, kunci

yang diperlukan sebagai informasi adalah jumlah sampel total yang diperiksa(sample size), dan jumlah sampel yang memberikan hasil uji positif. Kemudian kitadapat menggunakan program FreeCalc untuk menganalisis hasilnya.

Step 1: Jalankan program FreeCalc (seperti yang telah dijelaskan) dan kliktab Analyse Results di bagian atas jendela.

Step 2: Masukkan angka/nilai sensitivitas, spesifisitas, populasi danprevalensi seperti yang digambarkan untuk menghitung besarnyasampel.

Step 3: Di sebelah kiri, masukkan angka jumlah sampel Survai.Step 4: Masukkan angka Positive Reactors dari hasil pemeriksaan.


Step 5: Klik tab Options, dan periksalah nilai kesalahan jenis I dan II, apakahsudah benar.

Step 6: Kembalilah ketab Analyse Results, dan klik tombol .Calculate

Step 7: Sebuah jendela yang menampilkan hasil analisis.

Hasil perhitungan ditampilkan dalam nilai probabilitasuntuk hipotesa nol danalternatif. Angka probabilitas hipotesa nol adalah probabilitas mengamati lebihbanyak atau reaktor lebih sedikit, kalau paopulasi tersebut sakit pada tingkat samaatau lebih besar daripada prevalensi yang telah ditentukan. Jika probabilitasnyakecil, dapat kita simpulkan bahwa kemungkinannya populasi tsb tidak ada yangsakit. Jika angka probabilitasnya besar, maka ukti untuk menyimpulkan bahwapopulasi tsb bebas penyakit tidaklah cukup.

Probabilitas hipotesa juga ditampilkan. Jika nilainya kecil, maka tidak mungkinpopulasi tsb bebas dari penyakit. Jika nilai probabilitasnya besar, maka kita setujuibahwa populasi tsb bebas dari penyakit. Bila probabilitas kedua hipotesa kecil,diduga bahwa populasi tsb tidak bebas dari penyakit, tetapi prevalensinya lebih kecildari pada minimum expected prevalence yang telah ditetapkan. Kesimpulan hasilanalisis tertulis di bagian bawah jendela.


Survai daerah yang luasPada Bab 3, masalah menarik sampel acak sederhana dari suatu populasi yang

besar telah dibahas. Untuk survai di kabupaten, propinsi, atau tingkat nasional, tidakmungkin dilakukan membuat sebuah kerangka sampling yang memuat daftar setiapindividu hewan dalam populasi. Dalam kasus seperti ini, sampling dua tingkay(halaman 64) lebih dapat dilaksanakan. Pada tahap pertama, kita hanyamembutuhkan kerangka sampling yang memuat daftar desa atau kelompok ternak.Dari daftar desa atau kelompok ternak yang terpilih, lalu kita buat kerangkasampling untuk memilih individu hewannya.

Cara pendekatan yang sama dapat kita lakukan untuk melakukan survai daerahyang luas untuk membuktikan bebas tidaknya dari penyakit. Sampling dua tingkatmempunya tambahan nilai yang menguntungkan bahwa dapat digunakanmemperhitungkan akumulasi penyakit.

Penyakit tidaklah lazim menyebar sekalipun lewat populasi, tetapi cenderungberakumulasi dalam kelompok. Misalnya, penyakit tetelo (ND) pada ayam,kebanyakan hewan di kebanyakan peternakan tidak dipengaruhi, dan prevalensinyapada populasi tsb sangat rendah. Akan tetapi, dalam musim wabah, sejumlah kecildesa atau peternakan akan mengalami serangan ND pada jumlah yang besar, danprevalensinya pada peternakan atau desa akan meningkat tinggi.

Sampling dua tingkat, memungkinkan kita untuk memperhitungkan kenyataanbahwa bila penyakit itu ada, sangat sedikit desa atau kelompok yang terpengaruh,tetapi ada juga penyakit yang biasanya mempunyai tingkat prevalensi yang tinggi.Hal ini diperhitungkan oleh prevalensi yang telah ditetapkan dua tingkat, prevalensipeternakan yang terinfeksi, kelompok, atau desa pada tingkat pertam, dan prevalensihewan yang terinfeksi dalam peternakan pada tingkat kedua.

Disease clustering


Berikut ini adalah tahapan prosedur untuk melakukan survai dua tingkatuntuk membuktikan suatu daerah yang luas bebas dari penyakit:

Step 1: Tetapkan apa yang akan ditanyakan. Ini menyangkut penetapanminimum expected prevalence (maximum acceptable prevalence)Keduanya antara kelompok ternak atau desa dan antara hewandalam suatu kelompok atau desa.

Step 2: Hitunglah tingkatpertama jumlah sampelnya (jumlah kelompok ataudesa).

Step 3: Pilihlah sampel dengan sampling acak sederhana.Step 4: Buatlah kerangka sampling ternak dalam kelompok ternak atau desa

yang terpilih.Step 5: Hitunglah jumlah sampel tergantung kepada desa atau populasi

kelompok ternaknya.Step 6: Pilihlah hewannya dengan sampling acak sederhana.Step 7: Kumpulkan spesimennya.Step 8: Proseslah spesimenya yang telah siap dianalisis.Step 9: Kirimlah spesimen tsb ke laboratorium.Step 10: Periksalah kelengkapan dan keakurasian data.Step 11: Analisis data dari tiap desa atau kelompok, dan tetapkan apakah

dikelompokkan sebagai kelompok sakit atau tidak sakit.Step 12: Jika setiap desa atau kelompok dalam sampel telah diklasifikasikan,

analisislah hasil tingkat kelompok ini untuk menentukan apakahseluruh populasi itu sakit atau tidak sakit.

Step 13: Tulislah laporan tentang data tsb.

Menghitung jumlah sampelPerhitungan jumlah sampel mempunyai dua tingkat - pertama hitunglah jumlah

kelompok ternak atau desa yang diperlukan, dan kemudian jumlah hewan dari setiapkelompok atau desa.

Sebagai tambahan, semua pengukuran memerlukan perhitungan jumlah sampeluntuk populasi kecil, ada hal penting lainnya yang perlu diperhatikan dalamperhitungan tsb. Tiap kelompok yang diuji, perlu ditetapkan apakah kelompok tsbdikelompokkan sebagai kelompok sakit atau kelompok tidak sakit. Kita analisishasilnya dari hewan dalam kelompok untuk membuat keputusan. Mungkinkeputusannya keliru. Probabilitasnya membuat kesalahan dalam mengambilkeputusan ditentukan oleh tingkat kesalahan jenis I dan II.

Bila membuat suatu keputusan (atau diagnosis) tentang keseluruhan kelompokatau desa, prosedur (menguji sebuah sampel hewan dari desa) dapat disebut sebagaisebuah pengujian. Ini kerap juga disebut sebagai herd testing. Seperti lain uji,kinerjanya dapat diukur dengan sensitivitas dan spesifisitas. Sensitivitas dari ujikelompok adalah probabilitas suatu kelompok ternak yang sakit akandikelompokkan sebagai kelompok sakit. Ini setara dengan 1 - Tingkat kesalahan jenis1. Jika hewan yang diuji dalam satu kelompok, kita tetapkan tingkat kesalahan jenisI-nya 0,05 atau 5%, maka sensitivitas uji kelompok itu adalah 0,95 atau 95%. Dengancara sama, spesifisitas uji kelompok adalah setara 1 - tingkat kesalahan jenis II.

Bila kita tetapkan tingkat kesalahan jenis I dan II untuk menetapkan jumlahsampel dalam suatu kelompok, kita sudah menetapkan sensitivitas dan spesifisitasdari ‘test’ untuk kelompok tsb. Dengan mengingat hal ini, kita dapat terusmelakukan dan menetapkan jumlah sampel yang diperlukan untuk sampling duatingkat.


Untuk menghitung jumlah desa atau kelompok yang diperlukan untuk seleksipada tingkat pertama, dapat kita gunakan program FreeCalc:

Step 1: Klik pada tab Sample Size.Step 2: Dibawah uji sensitivitas, masukkan nilai kesalahan jenis I yaitu 1,

digunakan untuk memilih individu hewan. Misalkan, jika nilaikesalahan jenis I adalah 0.05, gunakan ketika memilih individuhewan yang diuji, artinya uji sensitivitas kelompok adalah 95%.

Step 3: Masukkan nilai spesifisitas dengan cara sama. Jika tingkat kesalahanjenis II untuk seleksi hewan adalah 0,1, maka tingkat spesifisitaskelompok adalah 90%.

Step 4: Masukkan angka total populasi. Angka ini adalah angka total jumlahkelompok atau desa yang sedang dikaji (bukan jumlah total hewan).

Step 5: Dalam kotak prevalensi, masukkan angka prevalensi atau jumlahtotal desa atau kelompok yang positif sakit yang mewakili maximumacceptable prevalence. Tanpa memperdulikan penyakit yang dikaji,jika populasi tsb diperkirakan bebas dari penyakit, maka proporsidesa yang positif harus ditetapkan relatif rendah (biasanya kurangdari 5%). Ini berarti bahwa jumlah desa atau kelompok yang harusdiuji akan cukup banyak.

Step 6: Klik pada tab Options, dan periksalah tingkat kesalahan jenis I danII. Sekarang akan mengukur probabilitas seluruh survai akanmembuat suatu kesalahan. Lihat halaman 195.

Step 7: Kembalilah ke tab Sample Size, dan klik tombol .Calculate

Hasilnya menunjukkan berapa banyak desa atau kelompok ternak yang perludisurvai. Prosedur untuk memilih hewan dari tiap desa yang dipilih sama sepertiyang digambarkan untuk survai pada populasi kecil (halaman 194). Pada tingkat ini,sensitivitas dan spesifisitas mengukur kinerja uji laboratorium. Tingkat kesalahanjenis I dan II, yang menentukan uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok, ditentukanpada nilai tertentu seperti pada steps 2 dan 3 diatas. Besarnya populasi menunjukkanjumlah total hewan di desa atau dalam kelompok ternak. Karena jumlah sampelberubah tergantung kepada besarnya populasi, dan populasi setiap desa tampaknyaberbeda-beda, jumlah sampel tahap kedua haruslah dihitung bagi tiap desa secaraterpisah, jikalau tidak ada komputer portable, jumlah sampel untuk tiap desa dapatdihitung sebelum kunjungan lapangan dilakukan, dan dituliskan pada sebuah tabelyang akan digunakan di lapangan.

Jumlah sampel dengan biaya minimBila menggunakan sampling dua tahap, sebuah survai dapat menghasilkan

ketepatan yang sama dengan menggunakan kombinasi yang beragam dari jumlahsampel tahap pertama dan kedua. Misalnya, kalau sejumlah kecil desa dipilih danbanyak hewan dari tiap desa diuji, masih mungkin untuk memperoleh ketepatanyang sama karena banyak desa yang diuji, dan hanya sejumlah kecil hewan yangdiuji dari tiap desa. Dengan merubah tingkat kesalahan jenis I dan II yang digunakanuntuk memilih jumlah sampel untuk tahap kedua (menguji hewan dalam sebuahdesa atau kelompok), kita juga mengubah sensitivitas dan spesifisitas uji kelompok(digunakan jika memilih desa atau kelompok pada tahap pertama). Inimemungkinkan kita untuk menghasilkan kombinasi jumlah sampel yang beragam,yang kesemuanya akan memberikan tingkat bukti bebas dari penyakit yang sama.


Keluwesan ini merupakan salah satu keuntungan sampling dua tahap, karenatidak semua kombinasi akan membutuhkan biaya yang sama. Keseluruhan biayatergantung kepada biaya untuk memeriksa seekor hewan. Hal ini dibicarakan dalamBab 7 (halaman 154). Untuk survai prevalensi, ada sebuah rumus, digunakan dalamprogram Prevalensi, untuk menetapkan kombinasi yang manakah yang termurah.Untuk menetapkan survai untuk membuktikan bebas dari penyakit, kerumitanperhitungan berarti tidak mungkin menggunakan formula untuk memperolehkombinasi yang terbaik.

Sebagai gantinya, hal itu dapat dilakukan dengan menggunakan uji coba (trialdan error) dengan program FreeCalc. Pakailah prosedur berikut ini untukmenghitung kombinasi terbaik untuk jumlah sampel tahap pertama dan kedua:

Step 1: Tetapkan ukuran dasar yang tidak akan diubah. Hal ini termasuknilai sensitivitas dan spesifisitas uji laboratorium, populasi desa ataukelompok (jumlah populasi tahap pertama), suatu perkiraan rataanpopulasi hewan di desa atau kelompok, prevalensi maximumacceptable penyakit diantara desa (tahap pertama) dan hewan (tahapkedua), dan keseluruhan kesalahan jenis I dan II untuk survai tsb(digunakan bila menghitung jumlah sampel tahap pertama). Andajuga perlu mengetahui biaya pemeriksaan per ekor hewan, dan biayayang berhubungan dengan sampling sebuah desa (lihat halaman154).

Step 2: Pakailah nilai awal untuk uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok.Semakin besar nilai tsb, semakin sedikit desa yang perlu diperiksa,dan semakin banyak hewan yang perlu diperiksa di setiap desa. Jikanilai tsb sangat tinggi, mungkin tidak cukup jumlah hewan dibeberapa desa untuk mencapai tingkat tsb. Pada umumnya, cobalahmenentukan nilai spesifisitas setinggi mungkin.

Step 3: Hitung jumlah kelompok yang diperlukan dengan menggunakan ujisensitivitas dan spesifisitas kelompok.

Step 4: Sekarang gunakan angka yang sama untuk menghitung jumlahsampel tahap kedua. Tetapkan kesalahan jenis I sebagai 1 - nilaiSensitivitas, dan nilai kesalahan jenis II sebagai 1 - nilai Spesifisitas.Rubahlah nilai sensitivitas dan spesifisitas sama dengan ujilaboratorium, populasi menjadi rataan jumlah kelompok atau desa,dan prevalensi menjadi prevalensi maximum acceptable atauprevalensi minimum expected dalam kelompok.

Step 5: Hitunglah jumlah hewan yang perlu diuji.Step 6: Gunakan jumlah kelompok dan desa, dan jumlah hewan, hitunglah

dengan tangan total biaya survai, berdasarkan biaya dugaan, dancatatlah hasilnya.

Step 7: Sekarang hitunglah kembali jumlah sampel tahap pertama, tetapiubahlah nilai sensitivitas atau spesifisitas atau keduanya. Ulanglahperhitungan pada steps 3 sampai 6, dan catatlah besarnya sampel,dan total biaya kombinasi alternatif tsb.

Step 8: Lanjutkan menguji nilai baru hingga diperoleh suatu angka yangmemberikan biaya termurah.


Calculating Optimal Sample Sizesfor Two-Stage Surveys to

Demonstrate Freedom from Disease

YesNo

Select a new herd-levelsensitivity and specificity

Determine the maximum acceptable prevalence of positive herds

Estimate the number of herds or villages in the population

Determine test Sensitivity and Specificity

Choose a desired herd-level sensitivity and specificity

Calculate the number of herds required

Calculate number of animals (for an average herd size)

Calculate total number of animals and total survey cost

Is the cost the lowest possible?

Use the calculatedsample size

Enter animal-level Type I and II errors andtest sensitivity and specificity into FreeCalc

Determine appropriate Type I and II error levels for the survey


Sampling tahap pertama dan keduaPada tahap pertama, desa atau kelompok harus diseleksi menggunakan acak

sederhana, dari sebuah kerangka sampling. Gunakan tabel angka acak dari kerangkasampling yang tertulis atau dengan program Random Village (digambarkan padahalaman 50) untuk memilih dari sebuah kerangka sampling menggunakan komputer.Jika menggunakan program tsb, tetapkan Sampling Type menjadi Simple Random,dan pilihlah desa atau kelompok tanpa penggantian. Sampel dapat diklasifikasikalau lebih menyenangkan.

Pada tahap kedua, hewan harus dipilih dengan menggunakan acak sederhana,atau kalau memungkinkan gunakan acak sistematik. Untuk memilih hewan dalamsebuah desa, teknik yang digagambarkan pada Bab 3 (halaman 55) dapat digunakan,baik dengan program Random Animal, atau secara manual dengan tabel angka acak.Kalau suadah tersedia kerangka sampling semua hewan dalam kelompok dalamkomputer, anda dapat menggunakan program Random Village dengan cara yangsama.

Analisis dataData dianalisis dalam dua tahap. Pertama, data dari tiap desa atau kelompok

yang yang terpilih dianalisis untuk memberikan sebuah hasil kelompok, yangmenunjukkan apakah kelompok tsb sakait atau tidak. Pakailah cara pendekatanyang sama dengan yang digambarkan pada halaman 198 (survai untuk populasikecil), dan catatlah status dari desa atau kelompok tsb. Jika menganalisis hasil daritiap kelompok, pastikan memasukkan jumlah populasi kelompok dengan benar, dantingkat kesalahan jenis I dan II yang benar yang dipilih untuk sampling tahap keduaNilai sensitivitas dan spesifisitas hendaknya adalah hasil uji laboratorium.

Bila semua kelompok atau desa telah dianalisis secara terpisah, populasikelompok atau desa dapat dianalisis. Gunakanlah program FreeCalc:

Step 1: Jalankan FreeCalc dan klik pada tab Analyse Results.Step 2: Masukkan nilai uji sensitivitas dan spesifisitas kelompok.Step 3: Masukkan jumlah total kelompok atau desa dalam Population Size.Step 4: Masukkan prevalensi maximum acceptable dalam Prevalence box.Step 5: Periksalah tingkat kesalahan jenis I dan II pada tab Options. Mereka

haruslah tingkat kesalahan untuk seluruh survai, bukan untukpengujian tahap kedua.

Step 6: Kembalilah ke tab Analyse Results, dan masukkan Survey SampleSize. Yaitu jumlah total kelompok atau desa yang diperiksa (jumlahsampel tahap pertama).

Step 7: Pada kotak angka Positive Reactors, masukkan jumlah totalkelompok yang digolongkan sakit.

Step 8: Klik tombol .Calculate

Meskipun beberapa kelompok ternak digolongkan sebagai ternak yang positifsakit, uji kelompok tidaklah sempurna, dan mungkin membuat sejumlah kecilkesalahan. Tahap terakhir analisis memperhitungkan apakah apakah sejumlahkelompok yang positif dapat dipercaya sesuai dengan nilai kesalahan pada ujikelompok. Kalau dapat , maka mungkin dapat disimpulkan bahwa populasi itu


Se Se SeSp Sp Sp Sp Sp

t

t

= ×= + − ×

1 2

1 2 1 2( )

bebas dari penyakit. Jika jumlah kelompok yang positif terlalu tinggi, maka populasi tsbharus digolongkan sebagai kelompok yang sakit.

Masalah lain

Uji kombinasiKadangkala kinerja uji lab (sensitivitas dan spesifisitas) tidak sebaik seperti

seharusnya. Bila spesifisitasnya rendah, maka jumlah sampel yang diperlukan untukmembuktikan bahwa kelompok bebas penyakit akan sangat tinggi. Acap kali tidakmungkin mencapai kepercayaan yang dibutuhkan dengan menguji setiap ekor hewandalam populasi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan mengujitiap spesimen dengan dua macam uji yang berbeda. Tergantung kepada caramenterjemahkan hasil yang diperoleh, hal ini dapat secara dramatis meningkatkansensitivitas atau spesifisitas (tetapi tidak keduanya).

Example: Dalam tahap terakhir suatu program pemberantasan tuberculosis,spesifisitas dari uji kulit tuberculin, walaupun tinggi, tetapi tidaklahsempurna, dan bila menguji dalam jumlah besar hewan mungkin akanmelakukan banyak reaktor positif palsu. Satu pendekatan adalah mengujihewan yang memberikan hasil positif terhadap uji kulit tuberculin dengan ujilain(misalnya dengan gamma interferon). Kalau uji kedua juga memberikanhasil positif, maka hewan tsb dianggap sebaai terinfeksi, tetapi kalau uji keduanegatif, maka hewan dianggap tidak terinfeksi. Jenis pengujian seperti inimeningkatkan nilai spesifisitas sebuah uji, tetapi menurunkan sensitivitas-nya(dan karenanya proporsi negatif palsu).

Rangkaian uji yang dilakukan

Guna meningkatkan spesifisitas suatu uji, dua uji dapat dilakukan dalam rangkaianpemeriksaan. Lakukan pemeriksaan dengan uji pertama, lalu bila hasilnya positif,lakukan uji kedua. Hewan dianggap positif sakit hanya bila kedua uji memberikan hasilpositif. Hean yang memberikan hasil negatif pada uji pertama tidak diuji dengan ujikedua. Hasil pendekatan ini akan meningkatkan spesifisitas, tetapi menurunkan sensitivitas-nya. Keseluruhan sensitivitas (Set) dan spesifisitas (Spt) dari kedua ujidikombinasikan menjadi(the “test system”):

Uji-uji tersebut dapat digunakan dalam rangkaian yang sama untuk meningkatkansensitivitas suatu uji. Jika seekor hewan positif dengan sebuah uji tunggal, maka hewantsb dianggap positif, tetapi jika negatif, maka diuji ulang, dan hanya dianggap negatif


Sp Sp SpSe Se Se Se Se

t

t

= ×= + − ×

1 2

1 2 1 2( )

bila memberikan hasil negatif juga pada uji kedua. Dalam kasus ini maka spesifisitas-nyamenurun:

Uji-uji yang dilakukan secara paralel

Pendekatan lain dapat dilakukan dengan menguji setiap sampel dengan dua macamuji, dan hasil akhir berdasarkan hasil kedua uji tsb. Jika kedua test positif atau negatif,hasilnya jelas. Akan tetapi, bila hasilnya berbeda, maka harus diputuskan apa hasilnya.Jika hewan dengan hasil yang berbeda dianggap negatif, maka menurunkan sensitivitas,dan meningkatkan spesifisitas-nya, seperti yang diperlihatkan oleh persamaan dalamcontoh pertama diatas.

Bila perbedaan tsb diterjemahkan sebagai positif, maka persamaan kedua padacontoh diatas harus digunakan, dimana spesifisitas-nya menurun dan sensitvitas-nyameningkat.

FreeCalc options

Rumus

Pada tab options tab program FreeCalc, ada pilihan tiga macam rumus untukmelakukan perhitungan.


Yang pertama adalah Rumus Hypergeometric yang telah dimodifikasi. Rumus inidapat menghitung probabilitas yang pasti untuk jumlah sampel dan hasil analisis.Dalam keadaan tertentu, rumus ini memerlukan sejumlah besar perhitungan, dankarenanya akan sangat lambat. Hal ini terjadi bila jumlah sampelnya besar, karenakinerja uji yang buruk (terutama karena spesifisitas yang rendah) atau prevalensimaximum acceptable-nya kecil. Sekurang-kurangnya anda harus mencobamenggunakan rumus ini setiap kali, kecuali jika perhitungannya menjadi terlalu lambat.

Rumus Binomial Approximation yang dimodifikasi menghitung probabilitas yangsama, tetapi menggunakan perkiraan, membuat perhitungannya lebih cepat dilakukan.Rumus ini masih memberikan hasil yang akurat, kecuali bila sampelnya sangat besar,relatif dibandingkan besarnya populasi. Pakailah rumus ini bila rumus ModifiedHypergeometric Exact terlalu lambat, dan jumlah sampel kurang dari separuh populasi.Meskipun lebih cepat dari rumus Exact, untuk perhitungan yang sangat rumit (jumlahsampel sangat besar) rumus ini juga dapat menjadi sangat lambat dalam menghitung.

Rumus Infinite Population Binomial adalah rumus yang menghitung paling cepat.Rumus ini membuat asumsi bahwa besarnya populasi tidak terbatas (atau sekurang-kurangnya jauh lebih besar dari pada jumlah sampel). Jika kita bekerja dengan populasiyang sangat besar, dan kedua rumus terdahulu sangat lambat, gunakanlah rumus ini.Jika populasi tidak terlalu besar, penggunaan rumus ini akan menyebabkan kesalahanyang nyata.

Jumlah Sampel maksimum

Kita dapat menetapkan jumlah sampel maksimum untuk perhitungan program.Jika jumlah sampel yang diperlukan lebih besar dari nilai maksimum, program akanselalu menampilkan pesan salah, dan berhenti menghitung.

Jumlah Populasi tak terhingga

Jika populasi lebih besar dari angka yang telah ditetapkan, program secara otomatisakan menggunakan rumus Infinite Population Binomial, tidak perduli rumus mana yangtelah dipilih. Dengan jumlah populasi yang sangat besar, ada perbedaan yang mendasardiantara rumus Exact dan Infinite Population, sehingga rumus yang menghitungtercepay yang digunakan. Kita dapat memasukkan jumlah populasi tsb diatas padarumus tercepat yang akan digunakan. You can enter the size of the population abovewhich the faster formula will be used.

2 1 8 B a g i a n I I I : C a t a t a n u n t u k P e l a t i h

Part IIICatatan untuk Pelatih

Bagian dari buku ini dirancang untuk membantu mereka terlibat dalampelatihan staf Dokter Hewan dalam teknik-teknik surveillance. Baik ahli epidemiologitingkat nasional maupun regional, staf pengembangan internasional, mungkinbertanggung-jawab untuk pelatihan tsb. Bab 10 memberikan sejumlah petunjuk dangambaran untuk pelatih tentang bagaimana mengajar dengan efektif. Bab tersebutmemaparkan berbagai jenis teknik yang membantu peserta belajar dan lebihmemahami materi pelatihan. Bab 11 memberikan rencana pelajaran yang disarankanuntuk serangkaian kursus pelatihan yang mencakup semua materi yang ada dalambuku ini. Pada Bab 12 dibuat lembar kegiatan, yang dapat digunakan membantukegiatan belajar peserta, dari diskusi kelompok dan permainan di ruang kelas, untukmempraktekkan survei dab wawancara pedesaan pendahuluan.

Struktur pelatihanRencana pelajaran dalam Bab 11 ini telah dikembangkan mencakup seluruh

materi dalam buku ini. Setiap orang memiliki cara tersendiri berpikir tentang suatupokok persoalan dan setiap pelatih memiliki gayanya sendiri, maka rencana pelajaranini harus digunakan sebagai satu-satunya pedoman. Khususnya, beberapa survaiatau teknik sampling yang mungkin relevan dengan semua situasi. Pelajaranmencakup topik-topik yang dapat dilalui. Selanjutnya, mungkin ada beberapakegiatan survai yang dilakukan tidak tercakup dalam buku ini (seperti: pertanyaanyang berbeda selama wawancara pedesaan, atau pengumpulan jenis-jenis spesimenyang berbeda). Pelatih harus mengembangkan pelajarannya sendiri danmenyisipkannya ke bagian yang tepat.

Filosofi utama yang mendasari semua pelatihan adalah bahwa cara terbaikmempelajari sesuatu adalah melakukannya secara nyata. Oleh karena itu, ada banyakkegiatan praktek dan kerja lapang selama pelatihan. Namun demikian, pelatihanberarti disusun mendekati survei skala besar yang sebenarnya. Untuk alasan ini,pelatihan dibagi ke dalam tiga bagian kursus pelatihan yang terpisah.

2 1 9 B a b 1 0 : P e d o m a n u n t u k P e l a t i h Toolbox Survey 219

Kursus pelatihan 1Kursus ini untuk staf dokter hewan yang bertanggung-jawab dalam

perencanaan, pengorganisasian, dan pelaksanaan survai. Mereka juga bertanggung-jawab dalam manajemen dan analisis data. Biasanya, hal ini berarti staf dokter hewantingkat provinsi atau nasional. Kursus pertama dirancang untuk memberikan semualatar belakang yang penting dipahami untuk menjalankan suatu survai yang berhasil.Bagian kegiatan belajar termasuk persiapan yang diperlukan untuk melakukan suatusurvai yang sebenarnya.

Kursus pelatihan 2Kursus ini biasanya dilakukan segera setelah kursus pertama. Khususnya untuk

staf lapang yang bertanggung-jawab dalam pengumpulan data dan spesimen dikumpulan ternak atau desa. Beberapa materi dasar dari kursus pertama tentangsampling diulangi, tetapi fokusnya adalah kegiatan-kegiatan di desa atau kumpulanternak, daripada hal-hal organisasional yang lebih besar. Adalah penting koordinatorsurvei memiliki pemahaman yang baik tentang kegiatan-kegiatan lapang, sehinggamereka dapat meneruskan dukungan pada staf lapang selama survei, hal inidiantisipasi dengan melibatkan peserta pada kursus pertama berpartisipasi dalamkursus kedua.

Menindak lanjuti kursus kedua ini, kerja lapang untuk survai yang sebenarnyadimulai. Dengan cara ini, semua peserta mempunyai kesempatan segeramempraktekkan ketrampilan yang telah mereka pelajari.

Kursus pelatihan 3Bila kerja lapang sudah selesai, kursus ketiga diselenggarakan, dengan peserta

yang sama sebagaimana kursus pertama. Koordinator survai diajarkan ketrampilanmanajemen dan analisis data hasil survai, menggunakan data aktual yangdikumpulkan dari lapangan. Pentingnya melaporkan informasi dari survai adalahmempermudah memahami bila ada informasi yang sebenarnya untuk dilaporkan.

Menciptakan suatu kursus yang berbedaSusunan yang digunakan dalam pelajaran ini akan sesuai untuk setiap situasi,

dan pelatih harus tidak merasa terpaksa dengan pelajaran tsb. Ambil bagian-bagianyang anda rasa relevan dan bermanfaat, gunakan beberapa kegiatan yang anda suka,dan abaikan sisanya.

Ketika merancang kursus yang anda miliki, coba jaga prinsip-prinsip berikut didalam ingatan. Hanya mencakup sebanyak mungkin materi yang penting, danpastikan semua topik adalah relevan dengan pekerjaan peserta. Jika peserta tsb tidakmelihat betapa materi kursus tsb akan membantu dalam pekerjaan mereka, merekaakan cepat bosan.

10Pedoman untuk Pelatih

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi

Bagian I: Latar Belakang Survei PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Peyakit HewanBab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenBab 5: Wawancara DesaBab 6: Manajemen dan Analisa Data dengan Komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisa SurveiBab 7: Survei PrevalensiBab 8: Survei Laju InsidenBab 9: Survei untuk Membuktikan Bebas dari Penyakit

Bagian III: Catatan untuk Pelatih

Bab 10: Pedoman untuk PelatihSaran untuk Pelatih

Siapa yang seharusnya menjadi pelatihKetrampilan pelatihanPerencanaan pelajaranKegiatan

Teknik-teknik pengajaranLearning land marksPenguatan dan praktekWarmersPertanyaan dan jawabanPermainan atau kompetisiDiskusi kelompokBrainstormingPenentuan rankingPermainan peranPerjalanan lapangKegiatan praktekKerja lapang

Bab 11: Rencana PelajaranBab 12: Lembar Kegiatan


Saran untuk pelatihKadang-kadang diasumsikan bahwa seseorang yang memahami suatu mata

pelajaran dengan baik seharusnya mampu mengajar mata pelajaran itu kepada yanglain. Sayangnya, ini bukan kasusnya. Ada yang lebih baik banyak mengajar daripadamempunyai suatu pemahaman terhadap pelajaran itu. Suatu pemahaman murid dancara mereka belajar adalah juga penting.

Bab ini membicarakan siapa yang seharusnya menjadi pelatih dari tekniksurveillance aktif diuraikan dalam buku ini, dan memberikan saran tentang teknikyang mungkin digunakan untuk membantu pelatihan.

Siapa seharusnya yang menjadi pelatihDua persyaratan dasar untuk pelatih teknik surveillance aktif adalah

pemahaman yang baik terhadap mata pelajaran dan kemampuanuntukmengajarkannya kepada yang lain. Orang yang paling mungkin terlibat dalampelatihan adalah staf Dokter Hewan (ahli epidemiologi) pada tingkat nasional ataupropinsi yang bertanggung-jawab terhadap pengendalian penyakit ternak. Ahliepidemiologi yang bekerja sebagai staf proyek pengembangan mungkin jugadilibatkan. Orang lain dengan latar belakang berbeda mungkin juga berhasilmelakukan kursus pelatihan, tetapi idealnya, pelatih harus mempunyai beberapa sifatsebagai berikut:

• Suatu pemahaman yang baik terhadap surveillance aktif, dan teknik-tekniknyadiuraikan dlam buku ini. Pengalaman dengan surveillance, dan sampel survei,dan pengetahuan tentang prinsip-prinsip epidemiologi adalah penting. Namundemikian, ketiadaan pelatihan epidemiologi formal, pengetahuan yang baiktentang konsep-konsepnya dalam buku ini, dan pengalaman dalam melakukansurvei lapang akan memberikan seorang pelatih dengan semua latar belakangyang secara teknik penting.

• Pengalaman praktek lapang. Pelatih harus berpengalaman yang cukup dalammengendalikan hewan dan mengambil spesimen.

• Kemampuan menggunakan komputer. Banyak perhitungan teknis dananalisanya bergantung pada penggunaan program komputer. Pelatih harusterbiasa dengan komputer dan program yang akan digunakan (termasukprogram database seperti Epi Info), dan mampu memecahkan masalah-masalahkomputer yang mungkin timbul.

• Suatu kemampuan berkomunikasi dengan mudah dengan yang dilatih. Pelatihharus selayaknya lancar dalam bahasa mereka, dan mempunyai suatupemahaman sosial dan budayanya yang mungkin berdampak pada kerja lapangdan pelatihan.

• Respek terhadap ketrampilan dan pengalaman yang dilatih, dan pengetahuanpemilik ternak.

• Antusiasme (semangat besar) untuk mengajar dan untuk surveillance aktif dankerja lapang. Antusiasme adalah mudah menjalar.

• Berpengalaman dengan, atau memahami teknik-teknik dasar mengajar. Hal iniakan didiskusikan lebih mendalam.

Ketrampilan pelatihanSetiap pelatih mempunyai gaya masing-masing. Selagi anda mungkin berharap

meniru beberapa hal yang baik dari seseorang, anda telah mempelajarinya, tidak ada


satu halpun yang mencoba menirunya dengan sempurna. Beberapa orang lebihserius dan tegas., sedangkan yang lainnya santai dan suka banyak canda. Keduanyadapat menjadi pelatih yang baik, sepanjang mereka senang dengan cara yang merekakerjakan. Apapun gaya anda, coba pertimbangkan apakah segala sesuatu yang andabuat akan lebih menyulitkan murid untuk mempelajari. Jika demikian, kemudiancoba untuk mengubahnya. Apapun gaya pelatihan anda, adalah selalu mungkinuntuk mempelajari trik-trik dan teknik-teknik baru, dan perbaiki keefektifanpelatihan anda.

Pelatihan adalah suatu proses komunikasi, baik dari pelatih kepada muridnyadan sebaliknya. Ada banyak cara untuk membuat komunikasi ini lebih efektif. Andatidak mudah menyampaikan informasi ke orang lain, tetapi anda akan cobamembantu peserta memahami dan memecahkan masalah, menggunakan cara yangtelah mereka punyai dan cara-cara baru yang anda berikan. Beberapa tip untukmendorong komunikasi yang efektif, yaitu:• Jaga kontak mata dengan peserta. Jangan berbicara dengan punggung anda,

selagi anda bekerja pada papan tulis.• Tunjukkan perhatian pada apa yang sedang anda katakan, dan buat lebih

seperti suatu cerita. Jangan berbicara dengan suara yang berdengung.Berbicaralah dengan jelas dan keras, tetapi tidak terlalu cepat.

• Variasikan kegiatan-kegiatan secara teratur, sehingga peserta tidak menjadibosan. Jangan meluangkan banyak waktu di ruang kelas.

• Yakinkan bahwa lingkungan dimana anda sedang mengajar adalah nyamandan tidak terlalu mengacaukan pikiran.

Perencanaan pelajaranSalah satu kunci keberhasilan pengajaran adalah pengaturan dan perencaan

yang baik. Tanpa memperhatikan berapa banyak pengetahuan teknis yang dimilikipelatih, jika tidak diatur, atau tidak menyakinkan apa yang akan dikerjakanberikutnya, kemudian murid akan menemui kesulitan untuk mempelajari.

Suatu pengaturan yang baik, berpikir rencana pelajaran dengan hati-hati akanmeyakinkan bahwa baik peserta dan pelatih tahu dengan tepat apa yang sedangterjadi, dan pengajaran yang efektif bisa terjadi. Rencana pelajaran telah dipersiapkanuntuk kursus pelatihan yang disarankan, dan dipresentasikan dalam Bab 11. Hal-halini harus menjadi pemikiran, hanya sebagai sebuah pedoman, karena kebutuhanyang spesifik tiap kursus pelatihan akan berbeda. Anda mungkin menggunakanbeberapa rencana pelajaran ini jika sesuai, atau mengembangkan yang anda miliki.Struktur yang digunakan untuk rencana pelajaran dalam buku ini adalah sebagaiberikut:

• Judul. Judul pelajaran, sehingga murid tahu apa yang diharapkan• Lokasi. Dimana pelajaran dilangsungkan (ruang kelas, desa, dll.)• Lama waktu. Waktu yang diperkirakan untuk pelajaran tsb. Hal ini bisa sangat

bervariasi tergantung pada tingkat pengetahuan dan pengalaman murid.• Tujuan. Sesuatu hal yang murid harus mampu melakukan pada akhir pelajaran.• Titik-titik kunci. Ini adalah pokok-pokok penting pelajaran, dan sesuatu yang

harus diingat ketika mengajar.• Rujukan halaman. Halaman-halaman yang relevan dari buku ini didaftar untuk

memudahkan rujukan.• Metode pengajaran. Ini berupa suatu garis besar kegiatan selama di kelas, dan

metode-metode yang digunakan untuk mencapai tujuannya.


KegiatanBanyak item yang didaftar dalam metode pengajaran yang merujuk pada

kegiatan. Ini mungkin berupa permainan, diskusi, permainan peran, perjalananlapang, dll sebagaimana diuraikan pada bagian berikutnya. Untuk tiap kegiatan,suatu lembar kegiatan telah dimasukkan dalam Bab 12. Lembar kegiatan menjelaskantujuan kegiatan, bagaimana menjalankannya, peralatan apa yang diperlukan, dantindak lanjut pertanyaan untuk diskusi yang disarankan

Teknik-teknik pengajaranAda dua cara utama orang belajar. Pertama melalui cerita sesuatu dari

seseorang. Sebagaimana kita semua tahu, adalah mudah melupakan sesuatu yanganda ceritakan. Kedua adalah mengetahui sesuatu pada diri anda sendiri, baikmelakukan pekerjaan baru, atau menggunakan sesuatu yang telah anda tahu untukmemahami sesuatu dengan suatu cara baru. Ketika kita mengetahui pengetahuanbaru pada diri kita, adalah lebih mudah untuk diingat. Ini merupakan sebagianpelajaran karena menyenangkan dan memberikan perasaan kepuasan.

Kedua jenis pelajaran adalah diuraikan sebagai ‘belajar berpusat pada guru,dimana semua pengetahuan datang dari guru, dan ‘belajar berpusat pada murid’dimana pengetahuan baik yang ditemukan oleh murid atau datang dari suatupemahaman baru tentang sesuatu yang mereka telah ketahui. Pada banyakmasyarakat, belajar berpusat pada guru adalah cara yang paling umum orangberharap untuk belajar. Mendengarkan kuliah, mencatat dari papan tulis, danmemngingat daftar sesuatu adalah suatu pendekatan yang berhasil digunakanbeberapa tahun. Namun demikian, ada dua masalah berkaitan dengan hal tsb.Pertama, tidak menyenangkan, dan karena fakta-fakta yang dipelajari tidakberhubungan terhadap sesuatu, adalah mudah untuk dilupakan. Masalah keduaadalah bahwa sesuatunya tidak ditempatkan dalam konteks ketika mereka diajar. Iniberarti bahwa lebih keras bagi murid untuk menggunakan fakta-fakta tsb dalamsituasi dunia nyata untuk memecahkan persoalan.

Belajar berpusat pada murid dimulai dengan pengalaman yang dimiliki muridtentang persoalan di dunia nyata. Dibimbing oleh guru, murid didorong untukmengajukan pemecahan masalah, baik menggunakan pengalaman mereka sendiri,berbagi pengalaman dengan teman mereka, atau membuat hubungan baru denganpengetahuan yang mereka telah miliki. Secara alamiah, guru diperlukan untukmemberikan informasi baru. Namun demikian, jika informasi baru tsb untukmemecahkan suatu persoalan mereka akan berhubungan, kemudian informasi barutsb segera mempunyai tujuan yang bermanfaat dan ditempatkan dalam konteks.Fakta-fakta baru ini tidak akan mudah dilupakan, dan dapat digunakan untukmemecahkan persoalan serupa lainnya yang dihadapi di luar kelas.

Ketika guru atau murid tidak menggunakan teknik belajar berpusat pada murid,dapat menimbulkan cukup kesulitan pada saat awalnya. Namun demikian, setelahmencoba sebentar, keduanya akan menyadari bahwa itu membuat pengajaran danpelajaran lebih menyenangkan, dan sesuatu yang diajarkan menjadi bermanfaat.Ketika kursus pelatihan berjalan, pemeriksaan cepat untuk melihat apakah andamenggunakan teknik belajar berpusat pada murid adalah mendengar sebentar. Jikamurid paling banyak bicara, kemudian mengerjakan dengan cara yang benar. Jikaguru paling banyak bicara, sesuatunya salah.

Kemudian, bagaimana seorang guru dapat mendorong ‘belajar berpusat padamurid’? Teknik utama adalah menngunakan pengalaman yang murid miliki, danmempresentasikannya dengan persoalan yang mereka hadapi. Untuk memecahkanpersoalan ini mereka perlu berpikir, berdiskusi dengan murid lain dan mengetahui


informasi baru. Seorang guru yang ahli mampu membimbing murid agar supayamereka jarang diajar sesuatu secara keseluruhan-sebagian besar waktunya, merekamengetahui sesuatu untuk mereka sendiri. Adalah mengejutkan bagaimana muridkadang-kadang telah mempunyai pemahaman instuisi dasar terhadap kemungkinankonsep-konsep yang kompleks.

Suatu teknik dan saran yang berbeda dipresentasikan di bawah ini, untukmembantu pelatih menggunakan ‘belajar berpusat pada murid’ secara efektif.

Pedoman pelajaranPelajaran yang efektif harus lebih banyak melakukan pengorganisasian

informasi daripada mengingat informasi baru. Jika seorang murid memahamihubungan antara sesuatu yang berbeda, mereka telah mengetahui dan sesuatu yangbaru mereka pelajari, kemudian mereka mampu menggunakan informasi itu untukmembantu tugas-tugasnya setiap hari.Pelatih perlu membantu muridmengorganisasikan informasi tsb - bagaimana sesuatu yang diajarkan sekarangberhubungan dengan hal-hal lain yang telah saya ketahui dan telah dipelarisebelumnya? Bagaimana saya akan mampu menggunakan pengetahuan ini?

Ketika melakukan suatu perjalanan , pedoman, membantu seseorangmengendalikan dan mengetahui dimana mereka berada. Mempelajari pedomanadalah penunjuk bagi murid untuk menunjukkan dari mana mereka datang, dimanamereka sekarang, dan dimana mereka menuju. Jika murid selalu tahu dengan tepatdimana mereka berada, adalah lebih mudah mengorganisasikan informasi. Jikamereka kehilangan, dan tidak tahu mereka akan kemana, atau bagaimana informasiini berhubungan dengan hal-hal lain yeng mereka ketahui, dan mereka tidak tahubagaimana mengorganisasikannya dengan baik. Kecuali kalau hubungan dibuat,informasi mungkin sia-sia.

Ada tiga cara yang baik untuk memberikan murid dengan pedoman pelajaran.Pertama adalah memberikan mereka suatu peta pelajaran, sehingga mereka dapatmerencanakan suatu kursus. Pada awal setiap hari, atau setiap sesi pelatihan, berikanmurid secara singkat garis besar pelatihan yang akan dicakup. Yakinkan bahwa halini secara jelas bagaimana tiap topik berkaitan dengan topik sebelumnya atausesudahnya, dan mengapa hal ini relevan.

Teknik kedua adalah menetapkan posisi anda sepanjang jalan secara teratur.Karena tiap topik berhubungan, yakinkan murid mengetahui hingga dimana merekaberada. Perkenalkan topiknya, dan lebih baik, periksa topik sebelumnya pada papantulis. Karena tiap konsep baru diperkenalkan, memberikan satu atau dua contohtentang bagaimana hal ini relevan dengan dunia nyata. Contoh yang digunakankeseluruhan buku ini adalah membantu pembaca memahami bagaimana suatu topikdidiskusikan berhubungan dengan dunia nyata.

Cara ketiga untuk memberikan pedoman pelajaran adalah melihat kembaliperjalanan ketika telah berakhir. Pada akhir tiap pelajaran, ulangi semua topik yangdicakup, dan soroti bagaimana mereka berkaitan satu dengan lainnya.

Penguatan dan praktekSebagian besar subyek, termasuk surveillance aktif penyakit ternak,

menggunakan pengetahuan yang dibangun lapis demi lapis. Adalah mungkin belajarke tingkat berikutnya dengan hanya sekali tingkat sebelumnya adalah pemahamanyang baik. Jika informasi baru diajarkan sebelum informasi awal dipelajari dengantepat, kemudian dasar-dasarnya menjadi tidak siap, dan murid dapat menjadibingung.


Cara terbaik untuk meyakinkan bahwa semua informasi awal dipahami denganbaik adalah menguatkan dan mempraktekkannya secara terus menerus. Setiap waktumurid diminta untuk mengingat sesuatu yang telah mereka pelajari, danmenggunakannya untuk memecahkan suatu persoalan baru, akan membuat sukaruntuk lupa. Oleh karena itu, guru harus mengambil setiap kesempatan memasukkankonsep-konsep sebelumnya dalam latihan dan persoalan baru, untuk membantumurid mempraktekkannya.

PemanasanDalam ‘belajar berpusat pada murid’, murid diharapkan melakukan banyak

pekerjaan, sedangkan guru membimbingnya, memberikan informasi baru biladiperlukan, dan memberinya arahan. Pada awal suatu pelajaran, murid kadang-kadang tidak dipersiapkan untuk berperan aktif. Mereka belum berpikir tentangpersoalan yang perlu dinilai, dan mereka mungkin merasa malu atau tidak biasaberbicara di depan kelompoknya.

Pemanasan adalah latihan yang dirancang untuk ‘memanaskan’ murid, untukmemulai mereka berpikir tentang persoalan dan topik yang dihadapi, dan membuatmereka nyaman berbicara dan mendiskusikan sesuatu dengan murid lainnya.Pemanasan harus merupakan latihan yang relatif singkat, yang melibatkan banyakkegiatan murid, dan semuanya menyenangkan. Yang terbaik adalah menggunakansuatu pemanasan yang berhubungan dengan pokok persoalan dari pelajaransebelumnya, sehingga mereka dapat mempraktekkan apa yang mereka pelajari,selagi mempersiapkan mereka untuk topik berikutnya.

Beberapa kegiatan berikut dapat digunakan sebagai suatu pemanasan, tetapipermainan dan kompetisi kadang-kadang adalah yang terbaik. Pemanasan dapatbermanfaat selama wawancara di desa, untuk membantu pemilik ternak rilek danmerasa nyaman berbicara (lihat hal 107). Suatu tim survei yang telah berpengalamandengan pemanasan selama pelatihan mereka akan lebih banyak mampumenggunakannya selama wawancara di desa.

Pertanyaan dan jawabanCara yang paling sederhana agar murid berpartisipasi secara aktif dalam

pelajaran adalah langsung menanyakan pertanyaan. Pertanyaan mungkin ditanyakanoleh kelompok sebagai suatu keseluruhan, atau tidak langsung ke perorangan.Mentargetkan perorangan memaksa mereka berpartisipasi, dan menghindaripersoalan dimana tak seorangpun ingin berbicara yang pertama.

Pertanyaan dapat digunakan dalam dua cara. Pertama, pertanyaan adalah baikuntuk memperkenalkan topik baru. Suatu pertanyaan ditempatkan pada bagaimanamenghadapi suatu masalah, (sebagai contoh, bagaimana menseleksi hewan,bagaimana mengambil darah dari seekor babi, bagaimana mendapatkan partisipasidari perempuan selama wawancara di desa). Hal ini kemudian dapat dibawa kepadasuatu diskusi penuh tentang pokok persoalan tsb, mungkin menggunakan beberapateknik lain yang tertera disini.

Cara lain pertanyaan dapat digunakan untuk mengecek apakah suatu topiktelah dipahami dengan baik. Menggunakan suatu konsep baru atau contoh yangberbeda murid diminta menggunakan informasi baru tsb untuk memecahkan suatupersoalan atau menjelaskan satu aspek dari topik tsb. Jika murid tidak mampumelakukan ini, atau membuat kesalahan, murid lain diminta mengomentari ataumembantunya.Jika beberapa atau semua murid menunjukkan bahwa mereka tidakpaham, kemudian topiknya tidak diajarkan dengan memadai, dan anda akan harus


berpikir dengan cara yang lebih baik untuk menjelaskan atau mempraktekkankonsep-konsep tsb.

Menggunakan pertanyaan untuk mengecek pemahaman murid adalahmerupakan cara yang cepat dan sederhana untuk menilai efektifitas pengajaran anda.Sebagai seorang pelatih, satu-satunya cara untuk memperbaiki adalah memahamidimana ada kelemahan dalam pelatihan anda, dan berpikir tentang cara-cara baruuntuk memecahkannya.

Permainan dan kompetisiBanyak pelatihan melibatkan pokok-pokok persoalan yang serius dan kompleks.

Untuk membuat pelatihan lebih menyenangkan, permainan atau kompetisi dapatdigunakan. Hal ini memungkinkan murid untuk santai, senang, tetapi masihmempraktekkan ide-ide yang telah mereka pelajari, atau belajar hal baru melaluipermainan tsb.

Kompetisi dapat menjadi penghangatan yang efektif, seperti kuis pengetahuan(Kegiatan 22). Hal ini memberikan murid dengan suatu kesempatan untukmengingat dan mempraktekkan informasi yang telah mereka pelajari, sebaikmemperoleh suatu kebanggaan. Hal ini dapat juga digunakan oleh guru untukmengkaji tingkat pemahaman terhadap konsep.

Sama baiknya dengan penghangatan, permainan dapat digunakan untukmemperkenalkan atau mempraktekkan konsep baru. Permaianan jigsaw sampling(Kegiatan 7) merupakan suatu contoh tentang ini. Melalui permainan tsb, muridmempunyai kesempatan untuk melihat diri mereka sendiri tentang efek strategisampling yang berbeda, dan menyenangkan pada saat yang sama.

Diskusi kelompokDalam diskusi kelompok, kelas dibagi dalam sejumlah kelompok kecil. Tiap

kelompok kecil diminta untuk mendiskusikan suatu topik, atau menilai sejumlahpertanyaan, dan mencatat ide-ide mereka pada selembar kertas. Pada akhir waktuyang dialokasikan, salah seorang anggota kelompok mempresentasikan dapatan nyake anggota lainnya. Tiap kelompok harus diberikan kesempatan untukmempresentasikan ide-ide mereka.

Kelompok diskusi merupakan kesempatan bagi murid untuk menyelediki danmendiskusikan pokok persoalan dengan yang lain, berkaitannya dengan pengalamanyang mereka miliki dan berbagi pengalaman dengan lainnya. Itu merupakan carayang baik bagi murid untuk mengetahui seberapa banyak yang telah mereka ketahuitentang suatu masalah.

Kelompok mungkin terdiri dari hanya dua orang, tetapi umumnya terdiri dari4 hingga 6 orang. Sebelum diskusi, anda harus membuat suatu kejelasan tentang apamaksud dari diskusi dan apa topik atau pertanyaan yang sedang dipertimbangkan.Selama diskusi, pelatih harus dari berkeliling kelompok ke kelompok, memonitortopiknya, dan mengecek bahwa mereka tidak menyimpang ke dalam sesuatu yanglain.

Selagi tiap kelompok melaporkan ide-ide mereka, ide-ide mereka harus dicatatpada papan tulis untuk dilihat semua. Pada akhir diskusi, pelatih perlu meringkasdan mengorganisasikan ide-ide tsb, untuk memberikan susunan kesimpulannya.

BrainstormingBrainstorming adalah suatu teknik yang mana kelas diberikan suatu topik, dan

murid ditanya ide pertama yang masuk di kepalanya. Hal ini digunakan untukmengumpulkan banyak ide dengan cepat dan untuk mendorong partisipasi. Latihan


brainstorming mungkin digunakan sebagai penghangatan, atau untukmemperkenalkan suatu topik baru.

Untuk suatu sesi brainstorming, guru mempresentasikan satu pertanyaan atauide. Murid kemudian diminta menanggapi pertanyaan atau ide ini dengan idemereka sendiri, hanya menggunakan satu atau dua kata, dan menjawab dengancepat. Guru mengundang tiap orang dalam kelompoknya untuk memberi tanggapan,dan menyalin jawabannya. Murid diceritakan bahwa tidak sesuatu jawaban yangsalah dalam sesi brainstorming, hanya mengumpulkan banyak ide.

Agar berhasil, brainstorming harus dilakukan dengan sangat cepat dan dengankegembiraan. Anda harus memilih urutan murid dalam suatu cara yang tak dapatdiduga, dan melompat ke murid berikutnya secara cepat. Jangan biarkan ada diskusiatau argumen mulai pada tahap ini, hanya mengumpulkan ide.

Bila daftarnya sudah dibuat dan tidak ada ide lain, daftar tsb dapat digunakansebagai dasar untuk kegiatan atau sesi berikutnya, tergantung pada tujuan daripelajaran tsb.

RankingKegiatan penentuan ranking digunakan untuk menyusun prioritas atau

menyusun sesuatu dalam susunan kepentingan. Ranking mungkin digunakanselama wawancara di desa untuk mengidentifikasi prioritas penyakit ternak, tetapidapat juga menjadi sarana yang bermanfaat selama kursus pelatihan.

Ada banyak cara untuk menjalankan kegiatan ranking, dan ini dapatdisesuaikan dengan situasi khusus. Secara normal, kegiatan dimulai denganmembuat suatu dafta, sebagai contoh: daftar penyakit yang umum mempengaruhiternak desa dalam wilayah yang distudi. Kemudian peserta diminta untukmengidentifikasi penyakit yang didaftar adalah paling penting, dan yang kurangpenting. Ini harus dibuat jelas apa ari “penting”. Anda mungkin memilih untukmendefinisikan penting sebagai ‘yang paling mungkin menyebabkan kematian’, atau‘menyebabkan kerugian ekonomi yang paling besar’ atau ‘menyebabkan paling tidakenak’ atau paling mahal untuk mengobati. Pisahkan latihan penentuan ranking dapatdilakukan untuk tiap kriteria yang berbeda, jika diinginkan.

Tiap peserta menilai setiap penyakit dalan suatu tingkatan kepentingannya.Penyakit yang paling penting mendapat nilai 1, penyakit kedua terpenting mendapatnilai 2 dan seterusnya. Bila semua peserta selesai menilai, nilai skor semua pesertauntuk tiap penyakit dijumlahkan. Penyakit dengan nilai skor terendah adalah palingpenting, hingga ke penyakit dengan nilai skor tertinggi adalah kurang penting.

Salah satu manfaat penting dari penentuan ranking adalah membantu pesertamengidentifikasi prasangka dan bias yang mereka miliki. Jika suatu latihanmeranking penyakit seperti diuraikan di atas dilakukan, dan latihan yang samakemudian digunakan dengan pemilik ternak di desa selama suatu uji cobawawancara, perbedaan dalam penyakit dan ranking antara peserta dan pemilikternak dapat disoroti/ditandai. Perbedaan-perbedaan ini mewakili perbedaan dalamsikap atau pengalaman pelayanan kesehatan hewan dibandingkan dengan pemilikternak.

Permainan peranPermainan peran melibatkan peserta memainkan beberapa adegan atau sitiasu.

Permainan peran memungkinkan peserta untuk berpikir tentang pokok persoalanyang mungkin diangkat selama kerja lapang, dan mengembangkan cara yang tepatuntuk menghadapinya sedangkan lingkungannya masih aman dan tidak


mengancam. Hal ini juga merupakan cara yang baik agar orang berpartisipasi danmemecahkan hambatannya.

Suatu permainan peran adalah seperti suatu permainan yang sangat singkat,diperankan oleh para peserta. Tiap pemain diberi instruksi yang jelas mengenai siapakarakter mereka, dan apa posisi atau sikap yang mereka miliki. Para pemainkemudian memerankan permainan tsb, membangun dialognya. Umumnya, suatupermainan peran melibatkan beberapa konflik atau ketidaksetujuan dengan singkat,dan para pemeran tsb perlu memecahkannya.

Kegiatan 17 adalah merupakan satu contoh suatu permainan peran. Para pesertamenggunakan permainan tsb untuk menyelidiki suatu situasi yang kemungkinanmuncul selama kerja lapang. Pemilik ternak

Perjalanan lapangTujuan dari banyaknya pelatihan adalah mempersiapkan peserta untuk kerja

survei lapang. Cara terbaik untuk melakukan ini adalah melakukan pekerjaan tsbdengan sebenarnya. Perjalanan lapang memberikan kesempatan peserta untukmempraktekkan ketrampilan yang mereka pelajari, dan mengalami sendiri persoalandan hambatan kerja di lapang.

Perjalanan lapang dapat memberikan informasi yang beharga untukmerencanakan survei dengan baik, karena mereka dapat berperan sebagaipercontohan survei kecil. Kegiatan-kegiatan staf survei, dan respon pemilik ternakdapat dikaji, dan persoalan diidentifikasi dan dikoreksi. Namun demikian, suatuperjalan lapang pelatihan sangat berbeda kepentingannya dari suatu kunjungan desayang sebenarnya selama survei. Peserta umumnya kurang percaya denganpengetahuan baru mereka, dan yang lebih penting, biasanya akan ada lebih banyakpeserta pada perjalanan lapang daripada yang akan berpartisipasi dalam suatukunjungan normal survei ke desa.

Oleh karena itu pengorganisasian yang sangat baik adalah penting jikakunjungan lapangnya berhasil. Tjuan dari perjalanan dan kegiatan yang dilakukantsb harus dijelaskan secara hati-hati, dan peran dan tanggung jawab tiap pesertaharus ditugaskan secara jelas.

Sementara itu pelaksanaan kegiatan pelatihan di depan pemilik ternak, pelatihharus hati-hati terhadap kepekaan baik pemilik ternak maupun peserta. Sebagaicontoh, jika peserta yang tidak berpengalaman sedang mempraktekkanmengendalikan hewan atau pengambilan darah hewan, jangan biarkan banyakpeserta menggunakan hewan yang sama, atau hewan dimiliki oleh satu pemilikternak. Baik hewan maupun pemilik mungkin menjadi stress.

Adalah juga penting mencoba menjaga status peserta selagi bekerja di desa. Jikapeserta terlihat kurang terampil atau bodoh oleh pemilik ternak, kemudian baikkepercayaan pemilik maupun peserta akan berkurang/runtuh. Oleh karena itupengajaran selama perjalan lapang harus mengkonsentrasikan secara berat padamendorong murid untuk memperagakan dan mempraktekkan pengetahuan danketrampilan mereka. Ini harus dilakukan dengan positif, cara yang sportif, danmenghindarkan kritik langsung.

Setelah perjalanan lapang, harus selalu ada waktu diluangkan untuk diskusi.Beberapa pertanyaan harus digunakan untuk merangsang kelompok tsb berbicaratentang pengalaman mereka. Khususnya, adalah penting mengidentifikasi persoalanyang dihadapi, dan bagaimana mereka dapat mengarahkan atau menghindari.Membuat suatu poin yang mengidentifikasikan hal-hal yang baik dan jugapersoalannya. Kegiatan 18 menggambarkan suatu percobaan kunjungan ke desa.

229 B a b 1 1 : R e n c a n a P e l a j a r a n Toolbox Survey 229

Kegiatan-kegiatan praktisDisamping kunjungan lapang, pelatihan harus mencakup sebanyak mungkin

kegiatan-kegiatan praktis kehidupan nyata. Idenya adalah peserta belajar ‘on-the-job’,dan merasa bahwa kegiatan yang mereka lakukan selama pelatihan tidak hanyamenempuh latihan-latihan, tetapi secara nyata memberi kontribusi pada tujuan daripekerjaan tsb.

Salah satu contoh adalah tugas-tugas yang dilibatkan dalam perencanaan survei.Setelah prinsip-prinsipnya diajarkan dan dipraktekkan dengan berbagai latihan,mereka dapat digunakan, selama pelatihan, mempersiapkan survei yang sebenarnya.Sebagai contoh, seleksi random dari unit-unit tahap pertama (desa-desa) dalam suatusurvei prevalensi dua tahap dapat dilakukan oleh kelompok tsb selama pelatihan.Para peserta bekerjasama untuk memperoleh dan memeriksa kerangka samplingnya,dan kemudian menggunakan program komputer untuk menghitung ukuran sampeldan menseleksi jumlah desa yang dibutuhkan.

Suatu pendekatan yang hampir sama dapat digunakan d\setelah survei tsbdengan analisa data. Selagi prinsip-prinsip analisa data dapat diajarkan, menganalisadata yang dikumpulkan selama kerja lapang akan memberikan latihan yang lebihbermanfaat. Ada juga keuntungan dari mempunyai suatu kelompok besar yangmemasukkan dan menganalisa data, membuatnya lebih cepat, dan lebih mudahmenggunakan sistem pemeriksaan entri data secara ganda.

Kerja lapangWalaupun bukan bagian formal kursus pelatihan, belajar terus-menerus selama

kerja lapang yang sebenarnya dari berbagai survei. Kerja lapang harus mulai sesegeramungkin setelah selesai kursus pelatihan, dan dilihat sebagai perluasan logis darikursus tsb. Tiap tim survei harus didorong untuk melakukan pertemuan singkatpada akhir tiap kunjungan, untuk mendiskusikan persoalan yang terjadi, danbagaimana prosedur-prosedurnya dapat diperbaiki untuk mengatasi persoalan-persoalan ini.

Pelatih harus berpartisipasi dalam kerja lapang selama survei sebanyakmungkin. Sedikitnya, pelatih harus menemani tim pada sejumlah kunjungan,khususnya selama bagian awal survei. Hal ini membantu kelangsungan pelatihandan memperhalus ketrampilan tim survei, dan juga mengidentifikasi persoalan,kesalahan, atau praktek-praktek yang kurang yang mungkin telah masuk ke dalamkerja rutin. Jika ada yang diperbaiki pada awal kerja survei, kualitas surveinya tidakakan disetujui bersama.

11Rencana Pelajaran

Daftar isi

Bab 1: Introduksi

Bagian I: Latar belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit HewanBab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan SpesimenBab 5: Wawancara PedesaanBab 6: Manajemen dan Analisa Data dengan Komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisa SurvaiBab 7: Survai PrevalensiBab 8: Survai Laju InsidenBab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit

Bagian III: Catatan untuk PelatihBab 10: Pedoman untuk Pelatih

Bab 11: Rencana PelajaranKursus 1 - Surveillance aktif, perencanaan survai dan samplingKursus 2 - Teknik lapang untuk survai penyakit ternakKursus 3 - Manajemen dan analisa data dengan komputer, danpelaporan

Bab 12: Lembar Kegiatan


Rencana pelajaran dalam Bab ini diberikan sebagai bahan untuk pelatih. Bab inidibagi dalam tiga kursus terpisah.

Kursus 1, “Surveillance aktif, perencanaan survai dan sampling” dirancanguntuk staf, perencana survai dan koordinator tingkat nasional, untuk mempersiapkanmereka tugas-tugas mengkoordinasi survai.

Kursus 2, “Teknik-teknik lapang untuk survai penyakit ternak” dirancang untukstaf lapang dan tim survai. Kursus ini memberikan pelatihan dalam semua praktekkegiatan pengumpulan data yang diperlukan. Rancangan kursus ini berasumsibahwa peserta Kursus 1 akan juga berpartisipasi dalam Kursus 2, dan kedua kursustsb akan diikuti, hampir segera, dengan kerja lapang yang sesungguhnya dari suatusurvai.

Kursus 3, “Manajemen dan analisa data dengan komputer, dan pelaporan”,dirancang untuk staf nasional dan koordinator. Tujuannya adalah melaksanakankursus ini untuk peserta yang sama seperti Kursus 1, segera setelah selesainya kerjalapang. Data yang dikumpulkan kemudian dapat digunakan sebagai bahan untukpelatihan.

Setelah selesai kursus pelatihan, dan berpartisipasi dalam kerja lapang, pesertapelatihan harus dalam posisi siap untuk mengorganisasikan dan melakukan survaipenyakit ternak selanjutnya sebagaimana diperlukan.

Oleh karena itu rencana pelajaran memberikan suatu silabus yang terstrukturuntuk mengajarkan teknik-teknik yang diuraikan dalam buku ini. Namun demikian,mereka tidak cocok untuk setiap situasi, dan tidak setiap kursus pelatihan perlumencakup semua materi. Sementara itu, beberapa pelatih mungkin berharapmenggunakan banyak rencana pelajaran sebagaimana dipresentasikan, materi tsbdapat juga digunakan secara sederhana memberikan suatu pedoman danmerangsang ide-ide untuk melaksanakan kursus serupa. Khususnya, pelatih harusmenyusun pelajarannya dan menggunakan kegiatan-kegiatan sesuai denganpreferensi/pilihan mereka, dan kebutuhan peserta.


Kursus 1 - Surveillance aktif, perencanaansurvai dan sampling

PesertaStaf, perencana survai dan koordinator tingkat nasional

Struktur KursusPelajaran 1: Pengenalan informasi kesehatan hewan dan surveillance . . . . . . 2Pelajaran 2: Survai dan inferensi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3Pelajaran 3: Ukuran-ukuran penyakit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5Pelajaran 4: Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Pelajaran 5: Sampling dalam praktek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7Pelajaran 6: Sampling tanpa suatu kerangka sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Pelajaran 7: Praktek kerja lapang RGCS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Pelajaran 8: Pengenalan perencanaan survai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Pelajaran 9: Uji coba survai - vaksinasi rabies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Pelajaran 10: Survai prevalensi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Pelajaran 11: Survai laju insiden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9Pelajaran 12: Survai untuk menunjukkan bebas penyakit . . . . . . . . . . . . . . . . . 9


Pelajaran 1: Pengenalan informasi kesehatan hewandan surveillance

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Mendiskusikan penggunaan dan pentingnya informasi tentang penyakit hewan• Memeriksa bagaimana informasi dikumpulkan dalam sistem saat ini

(surveillance pasif)• Mengidentifikasi kelemahan dalam pengumpulan informasi• Memperkenalkan konsep surveillance aktif untuk menghadapi kelemahan tsb.

Titik-titik kunci

• Banyak staf Dokter Hewan tidak menyadari pentingya informasi penyakitterhadap pekerjaan mereka. Mencoba menekankan relevansi informasi dankebutuhan informasi yang baik untuk pekerjaan peserta.

• Sistem surveillance pasif menyebabkan laporan yang kurang/terbatas dan bias• Surveillance aktif dapat mengatasi persoalan-persoalan tsb.

Rujukan halaman

Surveillance Penyakit Hewan (halaman 14)

Metode pengajaran

• Memperkenalkan kursus• Diskusi kelompok tentang kebutuhan informasi penyakit heewan. Bagaimana

peserta menggunakan informasi dalam pekerjaan mereka? Siapa lagi perluinformasi? Dan tentang apa?

• Mengembangkan diagram alir pengumpulan informasi penyakit. Minta salahseorang peserta menggambarkan tahapan dalam aliran informasi, selagi yanglain mengusulkan sumber dan jalur yang berbeda.

• Menggunakan pertanyaan langsung untuk menyelidiki kemungkinan titiklemah dalam alur informasi. Soroti persoalan laporan penyakit yang terbatas

• Menggunakan diskusi kelompok untuk mendaftar alasan-alasan yang mungkinmengapa suatu kasus penyakit mungkin tidak muncul dalam catatan tingkatnasional.

• Menjelaskan istilah surveillance pasif• Menggunakan pertanyaan untuk mendapatkan bagaimana hal itu dapat

dilakukan lebih baik, dan memperkenalkan ide surveillance aktif.


Pelajaran 2: Ukuran penyakit

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami prevalensi dan bagaimana hal itu diukur• Memahami laju insiden dan bagaimana hal itu diukur• Meneliti hubungan antara laju insiden dan prevalensi• Mempertimbangkan contoh-contoh kapan menggunakan laju insiden dan kapan

menggunakan prevalensi• Memahami perbedaan antara prevalensi klinis dan sero-prevalensi• Mampu menginterprestasikan sensitifitas dan spesifisitas sebagai ukuran dari

suatu performan uji• Memahami perbedaan antara prevalensi yang nampak dan prevalensi sejati

Titik-titik kunci

• Prevalensi adalah jumlah kasus penyakit pada suatu waktu• Laju insiden adalah jumlah kasus baru penyakit selama suatu periode waktu• Penyakit-penyakit jangka panjang mempunyai prevalensi yang lebih tinggi• Sero-prevalensi adalah lebih mudah mengukurnya daripada prevalensi klinis• Yakinkan murid memahami prinsip-prinsip dasar kekebalan, antibodi, dan uji

serologis• Uji-uji diasgnostik biasanya membuat sedikit kesalahan• Sensitifitas adalah proporsi dari positif sejati yang dideteksi dengan suatu uji,

spesifisitas adalah proporsi dari negatif sejati.• Sensitifitas dn spesifisitas dapat digunakan untuk memperbaiki kesalahan-

kesalan dari suatu uji, dan menghitung prevalensi sejati.

Rujukan halaman

Ukuran penyakit (halaman 26)Uji-uji diagnostik (halaman 32)

Metode pengajaran

• Alat bantu visual, contoh-contoh dan pertanyaan langsung untukmemperkenalkan prevalensi dan laju insiden

• Contoh perhitungan• Kelompok diskusi yang ukurannya menggunakan dua situasi hipotetis (contoh:

mengevaluasi kerugian yang disebabkan oleh Swine Fever, dan memonitorefektifitas peraturan-peraturan yang mengontrol pergerakan yangmemerintahkan bahwa hewan-hewan yang melalui titik-titik pemeriksanaanharus telah divaksinasi)

• Kegiatan 2: Sensitifitas dan spesifisitas• Pertanyaan-pertanyaan dan contoh tentang prevalensi yang nampak dan

prevalensi sejati


Pelajaran 3: Survai dan inferensi

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Menjelaskan prinsip-prinsip suatu survai• Memperkenalkan konsep populasi dan sampel• Membedakan survai dengan penghitungan lengkap populasi (sensus)• Menjelaskan proses inferensi• Mendefinisikan bias dan menjelaskan perlunya sampel yang representatif• Mendiskusikan estimasi (perkiraan) dan presisi (ketepatan)• Identifikasi peran ukuran sampel pada akurasi survai

Titik-titik kunci

• Survai hanya memeriksa suatu sampel kecil dari populasi• Sampel digunakan untuk membuat inferensi tentang populasi• Inferensi dapat salah, memberikan suatu hasil yang bias• Sampel yang representatif meyakinkan bahwa inferensi tidak salah

Rujukan halaman

Survai penyakit (halaman 18)

Metode pengajaran

• Kegiatan 1: Sensus dan survai di ruang kelas untuk umur rata-rata • Pertanyaan-pertanyaan tentang populasi dan sampel• Menjelaskan inferensi menggunakan alat bantu visual, yang menekankan

bahwa suatu estimasi survai dapat salah• Menjelaskan bias, akurasi, dan presisi menggunakan alat bantu visual• Kegiatan 3: Survai sampling yang bias.• Kegiatan 4: Efek ukuran sampel dan survai• Diskusi Kelompok - Bagaimana sampel-sampel diseleksi? Apakah sampelnya

representatif? Minta peserta membuat daftar cara-cara yang berbeda bagaimanamereka menyeleksi sampel dalam pekerjaan sebelumnya. Minta mereka menilaipotensi bias.

• Mendiskusikan teknik-teknik, menandai potensi untuk bias.


Pelajaran 4: Sampling

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami kebutuhan sampling random untuk memilih sampel yangrepresentatif yang dapat dipercaya

• Mampu membedakan probabilitas dari teknik sampling non-probabilitas• Memilih angka random menggunakan randomisasi fisik, tabel angka random,

dan komputer• Memperkenalkan konsep ‘probabilitas proporsional untuk mengukur sampling’

dan ‘sampling stratifikasi’• Memahami persyaratan-persyaratan kerangka sampling yang baik.

Titik-titik kunci

• Sampling random adalah hanya cara untuk memilih sampel representatif yangdapat dipercaya

• Dalam sampling random sederhana, semua unsur mempunyai probabilitasyang sama untuk diseleksi

• Komputer dapat menyederhanakan tugas untuk memilih sampel random• Sampling sistematik kadang-kadang dapat digunakan untuk menghindari

perlunya suatu kerangka sampling• Kerangka sampling harus memasukkan setiap anggota populasi, hanya sekali• Kerangka sampling menentukan tingkat inferensinya.

Rujukan halaman

Kebutuhan untuk sampling random (halaman 38)Teknik-teknis sampling random (halaman 40) Kerangka sampling (halaman 49)

Metode pengajaran

• Mengkaji tingkat pemahaman terhadap probabilitas dasar dengan pertanyaan• Memperkenalkan konsep peluang dan probabilitas• Memberi contoh menggunakan dadu, kartu dan koin untuk suatu hasil sampel• Menjelaskan bagaimana kita tidak tahu hasilnya dari suatu percobaan tunggal,

tetapi dalam perjalanan lama, kita dapat memprediksi apa yang akan terjadiselama beberapa percobaan

• Kegiatan 5: Angka-angka random. Memprediksi hasilnya• Peragaan penggunaan tabel angka random dan komputer yang menghasilkan

angka-angka random• Kegiatan 6: Survai umur di ruang kelas menggunakan sampling random• Mendiskusikan akibat-akibat dari kerangka sampling yang tidak lengkap atau

kerangka sampling dengan duplikasi• Kegiatan 7: Sampling permainan jigsaw


Pelajaran 5: Sampling dalam praktek

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memikirkan persoalan sampling dari populasi yang besar• Memahami prinsip-prinsip dan keuntungan sampling dua tahap• Mempraktekkan seleksi aktual terhadap kumpulan ternak atau desa dari suatu

kerangka sampling menggunakan komputer• Menjelaskan makna sampling dengan penggantian dan tanpa penggantian

Titik-titik kunci

• Membangun suatu kerangka sampling untuk populasi yang besar biasanyaterlalu mahal dan tidak mungkin

• Sampling dua tahap menghilangkan kebutuhan suatu kerangka sampling yanglengkap, dan membuat kerja lapang lebih mudah

• Komputer dapat digunakan untuk menyeleksi suatu sampel dari suatukerangka sampling

Rujukan halaman

Sampling dari suatu Kerangka Sampling (halaman 41)Sampling dua tahap (halaman 64)

Metode pengajaran

• Pertanyaan-pertanyaan tentang persoalan dengan sampling dari populasi yangbesar

• Menjelaskan keuntungan dari sampling dua tahap• Kegiatan 8: Memilih sampel di desa untuk survai (jika menggunakan SRS atau

PPS)


Pelajaran 6: Sampling tanpa suatu kerangka sampling

Catatan: Pelajaran ini penting hanya untuk survai yang menggunakan sampling koordinatgeografik random

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memikirkan persoalan sampling random dengan adanya suatu kerangkasampling

• Memperkenalkan teknik sampling koordinat geografik random• Menggunakan komputer untuk memilih koordinat random• Mencatat bagaimana data yang diindera jarak jauh dapat digunakan untuk titik-

titik layar• Memperagakan penggunaan suatu unit GPD• Memperkenalkan prosedur lapang untuk menyeleksi desa

Titik-titik kunci

• RGCS adalah sulit dan memakan waktu• Data yang diindera jarak jauh (gambaran satelit dan photo udara) dapat

digunakan untuk mengurangi kesulitan.• GPS menggunakan satelit untuk menunjukkan dengan tepat lokasi daratannya• Desa-desa harus diidentifikasi dengan suatu titik unik tunggal• Radius seleksi dapat dipilih selama kerja lapang untuk mempermudah tugas

Rujukan halaman

Memilih koordinat random (halaman 65)Mengidentifikasi desa-desa yang diseleksi (halaman 71)

Metode pengajaran

• Diskusi kelompok - sampling tanpa kerangka sampling. Memikirkan persoalanuntuk meyakinkan bahwa setiap desa mempunyai peluang yang sama terhadapseleksi, dan teknik apa yang dapat digunakan

• Memperkenalkan RGCS• Memperagakan GPS• Praktek menggunakan komputer untuk memilih titik-titik random• Menjelaskan prosedur-prosedur lapang dan penggunaan form-formnya,

menggunakan alat bantu visual


Pelajaran 7: Praktek kerja lapang dengan RGCS

Catatan: Pelajaran ini penting hanya untuk survai yang menggunakan random geographiccoordinate sampling (RGCS).

Lama: 1 hari

Lokasi: Di lapangan

Tujuan

• Praktek teknik seleksi desa menggunakan RGCS

Titik-titik kunci

• Percobaan seleksi desa, atau seleksi terhadap beberapa desa dalam survai asli.• Membutuhkan perencanaan yang baik, GPS, transpot yang memadai, lembar

pencatat data dan komputer untuk seleksi titik-titik koordinat.

Rujukan halaman

Seleksi koordinat secara random (halaman 65)Identifikasi desa-desa yang diseleksi (halaman 71)

Metode pengajaran

• Persiapan kerja lapang, menjelaskan kegiatan dan tanggung jawab• Seleksi desa-desa aktual menggunakan RGCS. Membutuhkan transpot• Analisa data GPS, seleksi desa• Diskusi persoalan dan kesulitannya.


Pelajaran 8: Introduksi perencanaan survai

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memikirkan langkah-langkah terkait dalam menjalankan suatu survai• Memahami proses menyusun pertanyaan, dan menentukan bagaimana

menjawabnya• Memahami faktor-faktor yang mempengaruhi pertimbangan ukuran sample• Memahami nilai dari survai percobaan• Memikirkan pokok persoalan dari analisa dan pelaporan sebelum mulai survai• Merencanakan survai percobaan

Titik-titik kunci

• Pertanyaan survai harus mampu dijawab menggunakan suatu nilai yangterukur

• Varian, ketepatan dan kepercayaan adalah faktor-faktor penting dalammenentukan ukuran sampel

Rujukan halaman

Garis besar prosedur survai (halaman 143)

Metode pengajaran

• Diskusi kelompok tentang apa langkah-langkah utama untuk melakukan suatusurvai

• Mengatur dan menambah langkah-langkah yang belum tercakup• Diskusi kelompok tentang pengaruh dari varian.. Presentasikan suatu contoh

dari dua populasi, seperti satu kelas dalam suatu sekolah, dan semua orangdalanm suatu desa. Pikirkan suatu survai untuk meperkirakan umur rata-ratadalam tiap populasi. Berapa banyak orang akan dibutuhkan dari kelas sekolahtsb, dan berapa banyak dari desa tsb.

• Diskusi kelompok tentang hal-hal yang perlu diurus sebelum survai.• Bandingkan dengan daftar periksa• Menjelaskan perlunya survai percobaan. Contoh tentang kesalahan apa yang

dapat terjadi dalam suatu survai, yang akan dapat dihindari dengan suatupercobaan survai

• Pertanyaan-pertanyaan untuk merangsang pikiran/pendapat tentangpentingnya pelaporan.


Pelajaran 9: Survai percobaan - vaksinasi rabies

Lama: 1 hari

Lokasi: Ruang kelas dan daerah di kota tempat pelatihan

Tujuan

• Merencanakan, melaksanakan dan menganalisa survai yang sebenarnya • Mengembangkan suatu pertanyaan yang sesuai dan cara menjawabnya• Mempraktekkan konsep membangun suatu kerangka sampling • Melakukan seleksi secara random dari kerangka sampling tsb• Mempraktekkan ketrampilan wawancara dan koleksi data• Melakukan analisa data secara sederhana• Mempraktekkan ketrampilan pelaporan secara lisan

Titik-titik kunci

• Ini adalah survai dunia-nyata yang pertama dilakukan selama survai.Organisasi yang baik adalah penting untuk menjaga kepercayaan pesertapelatihan

• Beberapa penyakit atau spesies hewan yang sesuai mungkin digunakantergantung pada situasinya, walaupun beberapa perubahan dalam rancanganmungkin penting

Rujukan halaman

Garis besar prosedur survai (halaman 143)Sampling (Bab 3)Prevalensi (halaman 26)

Metode pengajaran

• Menjelaskan kegiatan-kegiatan sebelumnya secara hati-hati• Kegiatan 9: Prevalensi dari survai vaksinasi rabies di perkotaan• Presentasi hasil-hasil oleh kelompok-kelompok yang berbeda• Diskusi tentang persoalan yang dihadapi/ditemukan selama survai tsb.


Pelajaran 10: Survai prevalensi

Catatan: Pelajaran ini penting hanya jika survai prevalensi direncanakan.

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami langkah-langkah dasar dalam melakukan survai prevalensi duatahap

• Mampu memutuskan tentang rancangan survai yang paling besarmenggunakan suatu situasi yang diberikan

• Menghitung ukuran sampel, dan memahami faktor-faktor yang penting• Memutuskan peubah-peubah stratifikasi yang sesuai• Menyeleksi kumpulan hewan atau desa dari suatu kerangka sampling

Titik-titik kunci

• Rancangan survai yang dipilih tergantung pada kerangka sampling yangtersedia

• Perkiraan varians dan prevalensi dibutuhkan untuk perhitungan ukuransampel. Hal ini perlu diambil dari survai-survai sebelumnya.

• Komputer dapat digunakan untuk menghitung ukuran survai.• Rincian sampling tahap kedua didiskusikan dalam kursus pelatihan berikutnya.

Rujukan halaman

Survai prevalensi (Bab 7)

Metode pengajaran

• Pertanyaan: Revisi perlunya sampling dua-tahap dalam populasi yang besar• Pertanyaan: Revisi konsep prevalensi dan mengapa menggunakan itu• Presentasi contoh-contoh dengan situasi yang berbeda, dan minta pertanyaan

tentang bagaimana melakukan survai: kerangka sampling yang tersedia vskerangka sampling

• Menggunakan diagram seleksi rancangan survai (halaman 151) untukmenjelaskan bagaimana memilih rancangan survai yang benar.

• Menggunakan komputer untuk menghitung ukuran sampel. Buat daftarparameter penting untuk perhitungan tsb, dan suruh kelompok tsbmemutuskan tenatang parameter yang tepat. Diskusikan pilihan-pilihan merekadan rekomendasi anda.

• Diskusi kelompok atau pertanyaan-pertanyaan tentang apa peubah-peubahstratifikasi yang tepat yang akan digunakan.

• Menyoroti persoalan tentang seleksi hewan pada desa tsb, gunakan contoh.Pemecahan terhadap mpersoalan tsb akan didiskusikan selama kursus pelatihankedua (Kursus 2, Pelajaran 7).


Pelajaran 11: Survai laju insiden

Catatan: Pelajaran ini penting hanya jika survai laju insiden direncanakan

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Menyadari persoalan dalam pengumpulan ukuran laju insiden• Menyadari kesulitan dalam mengingat kejadian beberapa tahun yang lalu• Mengetahui keterbatasan penyakit yang distudi• Memahami prosedur untuk melakukan suatu survai wabah penyakit secara

restrospektif.• Menggunakan komputer untuk menghitung ukuran sampel untuk survai

wabah penyakit.• Mengetahui bagian-bagian kunci dari data yang harus dikumpulkan.• Memahami konsep analisa dua-sampel• Mampu mengidentifikasi sumber data yang tepat untuk analisa dua-sampel

Titik-titik kunci

• Laju insiden dapat diukur pada tingkat hewan atau desa/ kumpulan ternak.Laju insiden tingkat desa/kumpulan hewan adalah lebih mudah mengukurnya,dan kadang-kadang lebih relevan untuk program pengendalian penyakit.

• Survai terhadap kejadian masa lalu adalah dapat dipercaya hanya jika kejadian-kejadian tersebut mudah diingat.

• Perhitungan ukuran sampel untuk survai wabah penyakit tergantung padaperbedaan dalam waktu rata-rata sejak wabah yang terakhir

• Prosedur wawancara untuk mengumpulkan informasi akan dicakup dalamkursus selanjutnya (Kursus 2, Pelajaran 5)

• Analisa dua-sampel membutuhkan dua perbedaan, sumber informasi yangindependen tentang desa atau wabah penyakit kumpulan ternak.

• Hal ini dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah wabah penyakit.

Rujukan halaman

Survai Laju Insiden (Chapter 8)

Metode pengajaran

• Meninjau kembali makna laju insiden dan perbedaan antara laju insiden danprevalensi

• Menggunakan contoh-contoh untuk membedakan antara laju insiden tingkat-hewan dan tingkat-desa/kumpulan hewan.

• Memaparkan prosedur survai untuk survai wabah penyakit di desa• Menggunakan contoh-contoh untuk menjelaskan bagaimana menghitung

ukuran sampel• Menggunakan komputer untuk mempraktekkan menghitung ukuran sampel• Menggunakan alat bantu visual dan contoh ikan di danau untuk menjelaskan

prinsip analisa dua-sampel• Menggunakan pertanyaan dan contoh untuk menentukan sumber data macam

apakah yang independen.


Pelajaran 12: Survai untuk menunjukkan bebas daripenyakit

Catatan: Pelajaran ini penting hanya jika survai untuk menunjukkan bebas dari penyakitdirencanakan. Konsepnya yang dicakup lebih komplek dari pelajaran lain.

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami situasi-situasi yang mungkin penting untuk menunjukkan bebasdari penyakit

• Memahami persoalan dalam menggunakan sampling dan ujiketidaksempurnaan untuk menunjukkan bebas dari penyakit

• Memahami konsep prevalensi minimum yang diharapkan (maksimum yangdapat diterima)

• Memahami kesalahan tipe I dan II dan kepentingannya dalam rancangan survai• Memahami langkah-langkah dalam survai tahap-tunggal• Mampu menghitung ukuran sampel menggunakan komputer• Memahami bagaimana menggunakan sampling dua-tahap dalam populasi

besar• Memahami konsep pengelompokkan penyakit• Mampu menghitung ukuran sampel yang optimal untuk survai dua-tahap

(hanya kelompok lanjutan).

Titik-titik kunci

• Adalah tidak mungkin membuktikan bahwa suatu populasi bebas daripenyakit, jika menggunakan uji-uji yang tidak sempurna

• Survai dapat menunjukkan bahwa ada kemungkinan kecil yang, jika penyakitada, prevalensinya lebih besar dari suatu tingkat ditentukan

• Sampling dua-tahap dapat digunakan untuk populasi yang besar, dan populasidengan kelompok-kelompok penyakit.

Rujukan halaman

Survai-survai untuk Menunjukkan Bebas dari Penyakit (Bab 9)

Metode pengajaran

• Diskusi kelompok tentang bebas dari penyakit dan kapan waktu yang mungkinpenting mampu menunjukkannya

• Meninjau kembali konsep sensitifitas dan spesifisitas• Kegiatan 10: Survai di ruang kelas untuk menunjukkan bebas. Menekankan

bahwa bukti itu tidak mungkin, dan harus ada suatu prevalensi maximum yangdapat diterima

• Menggunakan komputer untuk menghitung ukuran sampel untuk survai satu-tahap

• Memberikan contoh bagaimana kelompok-kelompok penyakit dalam suatupopulasi

• Pertanyaan tentang bagaimana mensurvai suatu populasi yang besar (samplingdua-tahap)


• Untuk kelompok lanjutan, peragakan perhitungan ukuran sampel dua-tahapyang optimal

• Untuk kelompok lanjutan, diskusikan efek mengkombinasi uji-uji secara seriatau paralel


Kursus 2 - teknik-teknik lapangan untuksurvai penyakit ternak

PesertaStaf lapang, tim survai (termasuk staf tingkat nasional, perencana survai dan

koordinator dari Kursus 1). Tiga pelajaran pertama banyak meliputi materi yangsama sebagaimana dipresentasikan dalam pelajaran pertama dari Kursus 1. Padaakhir kursus pertama, para peserta dibagi dalam tiga kelompok, dan tiap kelompokdiminta mempersiapkan satu pelajaran. Anggota kelompok tersebut kemudian dapatbertanggung-jawab bersama menjalankan pelajaran tsb dan mempresentasikanmaterinya. Yakinkan bahwa mereka mempunyai waktu beberapa hari untukmempersiapkan.

Susunan KursusPelajaran 1: Pendahuluan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Pelajaran 2: Survai dan inferensi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Pelajaran 3: Sampling secara random . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Pelajaran 4: Wawancara di desa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11Pelajaran 5: Penentuan ranking and wabah di desa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13Pelajaran 6: Percobaan wawancara di desa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14Pelajaran 7: Seleksi hewan secara random . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14Pelajaran 8: Pengendalian hewan dan sampling darah . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14Pelajaran 9: Percobaan kunjungan desa (wawancara dan pengumpulan

spesimen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15Pelajaran 10: Persiapan untuk kegiatan lapang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15


Pelajaran 1: Pendahuluan

Catatan: Bagian dari pelajaran ini mungkin dipresentasikan oleh peserta dari Kursus 1.

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Mendiskusikan penggunaan dan pentingnya informasi tentang penyakit hewan• Memeriksa bagaimana informasi dikumpulkan dan sistem saat ini (surveillance

pasif)• Mengidentifikasi kelemahan dalam pengumpulan informasi• Memperkenalkan konsep surveillance aktif untuk kelemahan-kelemahan tsb• Menilai keseimbangan antara kualitas data dan kemudahan dalam

pengumpulan• mampu mengidentifikasi sumber data yang tepat untuk pertanyaan yang

berbeda• Memahami keuntungan wawancara di desa untuk pengumpulan data yang

cepat dan dapat dipercaya.

Titik-titik kunci

• Bagian pertama pelajaran ini adalah ringkasan Pelajaran 1 dalam Kursus 1, yangmenjelaskan perlunya informasi tentang penyakit hewan

• Sistem surveillance pasif disebabkan dari laporan yang terbatas dan bias• Surveillance aktif dapat mengatasi persoalan-persoalan tsb.• Wawancara di desa terhadap pemilik ternak dapat menarik pengalaman dan

ingatan secara kolektif dari semua pemilik ternak, dan memperoleh kualitasinformasi yang baik dalam waktu singkat.

Rujukan halan

Informasi kesehatan hewan (halaman 14)Jenis data dan kualitas data (halaman 84)

Metode pengajaran

• Memperkenalkan kursus tersebut• Jika cocok, undang peserta dari kursus yang pertama untuk memimpin

beberapa sesi. Pelatihan adalah salah satu cara terbaik untuk belajar. Amatiperilakunya dengan cermat, dan betulkan kesalahan-kesalahannya, hati-hatijangan merusak kepercayaan penyaji

• Diskusi kelompok tentang perlunya informasi penyakit hewan. Menggunakanpertanyaan langsung untuk memeriksa kemungkinan titik lemah dalam alurinformasi. Soroti persoalan laporan penyakit terbatas

• Menjelaskan pengertian surveillance pasif• Menggunakan pertanyaan tentang bagaimana memperbaiki surveillance;

memperkenalkan surveillance pasif• Diskusi kelompok tentang sumber-sumber data yang mungkin untuk informasi

penyakit hewan• Menggunakan contoh-contoh tipe informasi yang berbeda dan menanyakan

pertanyaan untuk mengidentifikasi sumber data terbaik yang digunakan


Pelajaran 2: Survai dan inferensi

Catatan: Bagian pelajaran ini mungkin dipresentasikan oleh peserta dari Kursus 1.

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Menjelaskan prinsip suatu survai• Memperkenalkan konsep populasi dan sampel• Membandingkan survai dengan penghitungan lengkap populasi (sensus)• Menjelaskan proses inferensi• Mendefinisikan bias dan menjelaskan perlunya sampel yang representatif• Mendiskusikan estimasi (perkiraan) dan presisi (ketelitian)• Mengidentifikasi peran ukuran sampel pada keakuratan survai.

Titik-titik kunci

• Survai memeriksa hanya sejumlah kecil sampel dari populasi• Sampel digunakan untuk membuat inferensi tentang populasi• Inferensi bisa salah, memberikan hasil yang bias• Sampel yang representatif meyakinkan bahwa inferensi tidak salah

Rujukan halaman

Survai Penyakit (halaman 18)

Metode pengajaran

• Jika sesuai, undang peserta dari kursus pertama untuk memimpin beberapasesi. Pelatihan adalah salah satu cara terbaik dalam belajar. Monitor perilakunyadengan cermat, dan perbaiki kesalahannya, hati-hati untuk tidak merusak rasapercaya diri presenter (penyaji).

• Kegiatan 1: Sensus di ruang kelas dan survai umur rata-rata• Pertanyaan-pertanyaan tentang populasi dan sampel• Menjelaskan inferensi menggunakan alat bantu visual, menekankan bahwa

suatu perkiraan survai bisa salah• Menjelaskan bias, akurasi (ketepatan) dan ketelitian• Kegiatan 3; Survai sampling yang bias• Kegiatan 4: Efek ukuran sampel dan survai• KeDiskusi kelompok - bagaimana sampel-sampel diseleksi sekarang? Apakah

sampel-sampelnya representatif• Mendiskusikan teknik-teknik, menyoroti potensi bias


Pelajaran 3: Sampling secara random

Catatan: Bagian pelajaran ini mungkin dipresentasikan oleh peserta dari Kursus 1.

Lama: 3 Jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami perlunya sampling secara random untuk menyeleksi sampel yangrepresentatif dan dapat dipercaya

• mampu membedakan probabilitas dari teknik sampling non-probabilitas• Seleksi angka random menggunakan randomisasi fisik, tabel angka random dan

komputer• Memperkenalkan konsep ‘probabilitas proporsional untuk mengukur sampling’

dan ‘sampling terstratifikasi’.• Memahami persyaratan suatu kerangka sampling yang baik.

Titik-titik kunci

• Sampling secara random adalah hanya satunya cara untuk seleksi sampel yangrepresentatif dan dapat dipercaya.

• Dalam sampling random sederhana, semua unsur mempunyai probabilitasyang sama untuk diseleksi

• Komputer dapat menyederhanakan tugas menseleksi sampel secara random• Sampling sistematik mungkin digunakan untuk menghindari perlunya suatu

kerangka sampling• Kerangka sampling harus memasukkan setiap anggota populasi, hanya sekali• Kerangka sampling menentukan tingkat inferensi

Rujukan halaman

Kebutuhan sampling random (halaman 38)Teknik sampling random (halaman 40)Kerangka sampling (halaman 49)

Metode pengajaran

• Jika sesuai, undang peserta dari kursus pertama untuk memimpin beberapasesi. Pelatihan adalah salah satu cara terbaik dalam belajar. Monitor perilakunyadengan cermat, dan perbaiki kesalahannya, hati-hati untuk tidak merusak rasapercaya diri presenter (penyaji).

• Kaji tingkat pemahaman terhadap probabilitas dasar dengan pertanyaan-pertanyaan

• Memperkenalkan konsep peluang dan probabilitas• Memberikan contoh, menggunakan dadu, kartu, koin terhadap suatu hasil

random• Menjelaskan bagaimana kita tidak mengetahui hasil dari suatu percobaan

tunggal, tetapi dalam jangka panjang, kita dapat meramalkan apa yang akanterjadi selama beberapa percobaan

• Kegiatan 5: Angka-angka random. Meramalkan hasilnya.• Demonstrasi penggunaan tabel angka random dan komputer yang

menghasilkan angka random• Kegiatan 6: Survai umur di raung kelas menggunakan sampling random


• Mendiskusikan akibat-akibat dari suatu kerangka sampling yang tidak lengkapatau dengan duplikasinya


Pelajaran 4: Wawancara di desa

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Mampu mengorganisasikan wawancara terhadap pemilik ternak di desa • Mengidentifikasi orang dengan ketrampilan yang baik untuk memimpin

wawancara• Mampu menggunakan teknik-teknik untuk memperoleh informasi yang baik

dari pemilik ternak di desa• Memahami bagaimana mendorong pemilik ternak untuk berpartisipasi dalam

wawancara• Mengetahui urutan yang tepat untuk melakukan wawancara• Berhati-hati terhadap persoalan potensial yang mungkin muncul, dan

bagaimana mengatasi persoalan-persoalan ini selama introduksi• Membangun suatu kerangka sampling hewan selama wawancara desa

Titik-titik kunci

• Tujuannya adalah meminta semua pemilik ternak desa menghadiri wawancaradesa

• Pengorganisasian yang baik diperlukan untuk meyakinkan bahwa pendudukdesa tahu kapan pertemuannya dan bahwa mereka diundang

• Untuk memperoleh kualitas informasi yang baik memerlukan ketrampilan danpraktek

• Setiap upaya harus dibuat untuk meyakinkan bahwa pemilik ternak senangberpartisipasi dalam survai ini dan survai selanjutnya

• Perkenalan wawancara dapat digunakan untuk menghindari persoalan, denganmenjelaskan tujuan survai dan mengarahkan perhatian pemilik ternak

• Membangun suatu kerangka sampling yang lengkap perlu hati-hati danbertanya terus-menerus

Rujukan halaman

Pedoman umum (halaman 104)Introduksi (halaman 114)Membangun suatu kerangka sampling desa (halaman 115)

Metode pengajaran

• Menggunakan pertanyaan-pertanyaan untuk meninjau kembali keuntunganmenggunakan wawancara desa untuk mengumpulkan informasi

• Diskusi kelompok - persoalan dengan data wawancara dan cara-cara yangmungkin untuk mengatasi persoalan tsb.

• Diskusi kelompok - persoalan dengan kerjasama, selama wawancara ini, dan dimasa mendatang, dan cara-cara mengatasinya

• Mempresentasikan urutan khas suatu wawancara • Kegiatan 11: Permainan peran - memperkenalkan wawancara desa• Menggunakan pertanyaan untuk meninjau kembali ide suatu kerangka

sampling• Memperagakan lembar pengumpulan data untuk membangun suatu kerangka

sampling


• Kegiatan 12: Membangun suatu kerangka sampling tiruan di kelas


Pelajaran 5: Meranking and wabah di desa

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Objectives

• Menentukan ranking prioritas penyakit atau informasi lain dari desa• Memahami teknik-teknik untuk menentukan tanggal wabah penyakit pada

waktu lalu• mampu menggunakan sejarah desa dan kalender desa untuk membantu pemilik

ternak menentukan tanggal wabah• Memahami perlunya memeriksa waktu ketika mengumpulkan data wabah di

desa, dan bagaimana mengumpulkannya

Titik-titik kunci

• Ranking dapat digunakan untuk menentukan pentingnya penyakit yangberbeda

• Ketika mengumpulkan informasi tentang wabah, yakinkan bahwa pemilikternak memahami dengan jelas penyakit yang sedang dibicarakan

• Sejarah desa dapat membantu identifikasi tahun suatu wabah• Kalender desa dapat membantu identifikasi bulan atau musim suatu wabah• Waktu pemeriksaan (censoring times) harus dikumpulkan untuk desa-desa

yang telah tidak ada wabah

Rujukan halaman

Ranking prioritas penyakit (halaman 116)Mengumppulkan informasi sejarah wabah (halaman 118)

Metode pengajaran

• Kegiatan 13: Ranking penyakit• Diskusi tentang kriteria apa yang mungkin digunakan untuk menentukan

penyakit-penyakit penting• Demonstrasi lembar pencatatab data untuk ranking penyakit• Contoh menanyakan pada bulan apa penyakit yang berbeda biasanya muncul• Kegiatan 14: Pertanyaan-pertanyaan restrospektif• Contoh-contoh membangun sejarah desa dan kalender desa• Memperagakan dan menjelaskan penggunaan lembar pencatatan data untuk

wabah di desa• Mendiskusikan cara-cara menetukan waktu pemeriksaan (censoring times)

untuk desa tanpa wabah


Pelajaran 6: Percobaan wawancara desa

Lama: Setengah hari

Lokasi: Desa

Tujuan

• Memperoleh pengalaman dalam melakukan wawancara di desa• Mengembangkan kepercayaan mengarahkan pemilik ternak• Menyampaikan pendahuluan yang mengarah pada perhatian pemilik ternak• Membangun suatu kerangka sampling ternak di desa• Menentukan prioritas penyakit di desa• Menentukan waktu normal kejadian penyakit penting• Menentukan tanggal wabah yang paling sering muncul akhir-akhir ini terhadap

penyakit khusus

Titik-titik kunci

• Pengorganisasian secara hati-hati adalah penting. Desa harus diumumkansebelumnya, dan waktu terbaik untuk pertemuan diputuskan. Tidak sepertiwawancara yang normal, biasanya akan ada sejumlah besar peserta terlibat.Tiap peserta harus memahami dengan jelas peran dan tanggung-jawab mereka

Rujukan halaman

Wawancara desa (Bab 5)

Metode pengajaran

• Persiapan kunjungan, membagi tanggung-jawab• Kegiatan 15: Percobaan wawancara desa• Diskusi tentang keberhasilan, persoalan dan solusi yang direkomendasikan


Pelajaran 7: Seleksi hewan secara random

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami bagaimana menseleksi hewan secara random, menggunakan tabelangka random dan komputer

• Mampu mengidentifikasi hewan secara individu yang telah diseleksi darikerangka sampling

• Hati-hati terhadap kemungkinan perhatian pemilik ternak, dan mengarahkanperhatian ini secara meyakinkan

Titik-titik kunci

• Seleksi random hewan dapat terjadi selama wawancara di desa• Untuk meyakinkan sampel yang representatif, adalah penting untuk

menghindari penggantian hewan bila tidak penting, dan untuk mengikutiprosedur seleksi secara hati-hati

Rujukan halaman

Sampling hewan dalam suatu desa (halaman 54)

Metode pengajaran

• Menggunakan kerangka sampling yang telah dibuat selama kunjungan ke desa• Demonstrasi - memilih hewan secara random menggunakan tabel angka

random• Demonstrasi - memilih hewan menggunakan komputer• Menjelaskan bagaimana mengidentifikasi hewan secara individu• Mendiskusikan persoalan bias jika staf survai menghitung hewan• Kegiatan 16: Seleksi hewan dari suatu kerangka sampling desa• Kegiatan 17: Permainan peran dari perhatian pemilik selama seleksi hewan


Pelajaran 8: Pengendalian hewan dan sampling darah

Lama: Setengah hari

Lokasi: Ruang kelas, lapangan

Tujuan

• Mempraktekkan pengendalian hewan dan pengambilan darah dari semua jenishewan yang relevan

• Memahami bagaimana menghandel, memproses dan transportasi spesimenyang telah dikumpulkan

Titik-titik kunci

• Hewan biasanya lebih gelisah disekitar sesuatu yang asing. Minta pemilikternak menangkap hewan terlebih dahulu

• Pengendalian lebih mudah jika dilakukan dengan tenang, dan tanpamenakutkan hewan tersebut

• Pengendalian yang baik adalah penting untuk menghindari perlukaan hewanatau staf lapang

• Ketika mengambil darah, yakinkan bahwa jumlah yang dikumpulkan cukup

Rujukan halaman

Pengendalian hewan (halaman 87)Pengumpulan dan pemrosesan spesimen

Metode pengajaran

• Mendiskusikan dan memperagakan pengendalian hewan dan peralatanpengambilan sampel di dalam ruang kelas

• Minta peserta menghandel peralatan, dan mempraktekkan penggunaannya• Mempraktekkan teknik-teknik dengan hewan sungguhan. Hewan yang

digunakan lebih baik harus hewan penelitian atau dibeli khusus untuk tujuantsb

• Memperagakan teknik-teknik tsb terlebih dahulu, kemudian minta tiap pesertamempraktekkan

• Meyakinkan bahwa hewan-hewan tsb diperlakukan secara manusiawi, danmemperagakan hal ini melalui tingkah laku anda

• Memperagakan pemrosesan sampel, dan teknik-teknik transportasi sampel, danminta peserta mempraktekkannya sendiri


Pelajaran 9: Percobaan kunjungan ke desa (wawancaradan pengambilan spesimen)

Lama: 1 hari

Lokasi: Desa

Tujuan

• Melaksanakan semua kegiatan dari suatu kunjungan ke desa• Memperbaiki ketrampilan wawancara melalui praktek, dan melaksanakan

perubahan-perubahan yang disarankan yang muncul selama wawancarasebelumnya

• Seleksi hewan dari suatu kerangka sampling• Mengundang pemilik ternak untuk mengajukan hewan-hewan yang akan

diambil sampelnya• Mengendalikan hewan, dan mengumpulkan sampel darah• Memproses spesimen dengan tepat

Titik-titik kunci

• Kunjungan lapang harus semirip mungkin dengan kerja lapang survai yangnyata

Rujukan halaman

Prinsip-prinsip survai dan teknik-teknik khusus (semua Bagian II dan III)

Metode pengajaran

• Persiapan, pembagian peran• Kegiatan 18: Percobaan kunjungan desa• Diskusi tentang keberhasilan, persoalan dan perbaikan yang disarankan


Pelajaran 10: Persiapan untuk kegiatan lapang

Lama: Setengah hari atau lebih

Lokasi: Ruang kelas dan dimanapun

Tujuan

• Memastikan bahwa semua persiapan praktek baik untuk studi percobaan ataukerja lapang nyata telah dilengkapi

Titik-titik kunci

• Tekankan perlunya perencanaan dan pengorganisasian yang baik• Kelengkapan dan penyimpanan lembar pencatatan data harus mendapat

perhatian khusus

Rujukan halaman

Prosedur-prosedur survai (halaman 143)

Metode pengajaran

• Diskusi kelompok untuk menyusun/mengembangkan daftar periksa darisemua kegiatan dan persiapan yang perlu dilakukan sebelum survai

• Mempersiapkan daftar tugas• Pembagian tugas• Melengkapi persiapan-persiapan


Kursus 3 - Manajemen dan analisa datadengan komputer, dan pembuatan laporan

PesertaStaf tingkat nasional, dan koordinator

Susunan kursusPelajaran 1: Pengenalan dan review kerja lapang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15Pelajaran 2: Prinsip-prinsip analisa dan ukuran penyakit . . . . . . . . . . . . . . . . 16Pelajaran 3: Pengenalan komputer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17Pelajaran 4: Prosedur pemrosesan data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17Pelajaran 5: Analisa data secara sederhana, statistik deskriptif . . . . . . . . . . . 18Pelajaran 6: Analisa data survai prevalensi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18Pelajaran 7: Survai laju insiden – survai restrospektif wabah penyakit . . . . 19Pelajaran 8: Survai laju insiden – analisa dua sumber data . . . . . . . . . . . . . . 19Pelajaran 9: Survai untuk menunjukkan bebas penyakit . . . . . . . . . . . . . . . . . 19Pelajaran 10: Pembuatan laporan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

KebutuhanKursus ini menggunakan komputer pada hampir setiap pelajaran. Peserta harus

mampu mengakses komputer, lebih disukai bila satu komputer untuk dua orang.


Pelajaran 1: Pengenalan dan review keja lapang

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Review kegiatan kerja lapang• Memberi saran perbaikan untuk kerja mendatang

Titik-titik kunci

• Pelajaran ini merupakan suatu kesempatan pada peserta untuk menggunakanpengetahuan dan pengalaman mereka untuk memperbaiki kerja mendatang

Rujukan halaman

Tidak ada

Metode pengajaran

• Pengenalan kursus dan menjelaskan isi materinya• Diskusi kelompok tentang kerja lapang - kekuatan dan kelamahan, saran untuk

perbaikan - Minta kelompok untuk mengarahkan tiap aspek dari kerja lapangseperti: pelatihan, persiapan, seleksi desa dan sebagainya.

• Pastikan untuk mencatat semua saran, dan melakukannya untuk kerja yangakan datang


Pelajaran 2: Prinsip-prinsip analisa dan pengenalankomputer

Catatan: Pelajaran ini penting hanya untuk peserta yang tidak berpengalaman menggunakankomputer

Lama: 3 jams

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami ukuran-ukuran kecenderungan terpusat (khususnya mean/nilaitengah)

• Memahami ukuran-ukuran sebaran (khususnya varian atau standar deviasi)• Terbiasa dengan perangkat keras komputer• Mengenal tujuan dari jenis-jenis program (piranti lunak) komputer utama yang

berbeda• Memahami penyimpanan data dalam suatu tabel database komputer• Menyusun semua form pemgumpulan data survai

Titik-titik kunci

• Analisa data mengubah sejumlah besar data yang sulit dipahami ke dalamsejumlah (ukuran) kecil data yang mudah dipahami, yang dapat digunakanuntuk memahami penyakit. Nilai mean dan standar deviasi merupakan duacontoh ukuran.

• Komputer menggunakan suatu perangkat perintah (program) untuk proses data• Data disimpan dalam tabel, yang tersusun dalam resord (baris) dan field

(kolom)

Rujukan halaman

Ukuran-ukuran penyakit (halaman 26)Prinsip-prinsip manajemen dan analisa data (halaman 124)

Metode pengajaran

• Review ukuran-ukuran penyakit• Kegiatan 19: Analisa data tentang umur peserta• Praktek peragaan terhadap bagian-bagian komputer dan kegunaan setiap

komponen yang berbeda. Buka komputer dan tunjukkan komponen dankelengkapannya dan jenis-jenis disket yang berbeda

• Memperagakan jenis-jenis piranti lunak (program) utama yanf berbeda• Mendiskusikan jenis-jenis data yang berbeda• Menggunakan pertanyaan untuk membantu peserta mengidentifikasi cara yang

paling tepat untuk menyimpan jenis-jenis data yang berbeda• Menggunakan alat bantu visual untuk menjelaskan penyimpanan data

(database, tabel, field, record)• Mengumpulkan semua form pengumpulan data survai dan periksa

kelengkapannya


Pelajaran 3: Prosedur pemrosesan data

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memeriksa kelengkapan data• Membuat pengkodean penting secara manual• Mamahami bagaimana berhubungan dengan data yang hilang• Membuat suatu tabel• Memasukkan data ke dalam tabel• Memeriksa kesalahan-kesalahan data• Manipulasi data

Titik-titik kunci

• Jika peserta terbiasa dengan program database, gunakan program tsb. Jika tidak,gunakan program lain yang tersedia, dan pelatih terbiasa dengan program tsb.Epi Info merupakan program pilihan yang direkomendasikan, karena dapatdibuat dengan bebas tersedia untuk peserta.

• Jangan menuju kepada detail tentang bagaimana memeriksa kesalahan-kesalahan data setelah memasukkan data. Teknik-teknik tsb akan diajarkandalam pelajaran selanjutnya, dan hal yang sama digunakan untuk analisa datasecara sederhana.

Rujukan halaman

Prosedur Pemrosesan Data (Halaman 127)

Metode pengajaran

• Kegiatan 20: Pemasukkan dan pemeriksaan data• Sebagian besar pelajaran ini harus dilakukan dengan kerja perorangan atau

berpasangan di komputer, dengan waktu jeda singkat untuk menjelaskanprosedur yang diperlukan untuk operasi yang berbeda

• Pelatihan akan banyak lebih mudah jika tersedia beberapa tutor/pembimbingberpengalaman dalam penggunaan komputer untuk membantu menjawabpertanyaan-pertanyaan peserta


Pelajaran 4: Analisa data secara sederhana, statistikdeskriptif

Lama: 3 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Menghitung mean, standar deviasi dan interval kepercayaan untuk data tingkatdesa

• Menghitung proporsi dan interval kepercayaan untuk data desa• Menghasilkan tabel frekuensi dan tabulasi silang• Analisa bagian data• Membuat grafik dari hasil analisa

Titik-titik kunci

• Statistik deskriptif secara sederhana dapat dihasilkan dengan cepatmenggunakan komputer

• Analisa dan pembuatan grafik data dalam cara yang berbeda memberikanpemahaman yang lebih lengkap terhadap data tsb.

Rujukan halaman

Manual Epi Info(direkomendasikan)

Metode pengajaran

• Melakukan analisa data secara sederhana• Sebagian besar pelajaran ini harus dilakukan dengan kerja perorangan atau

berpasangan di komputer, dengan waktu jeda singkat untuk menjelaskanprosedur yang diperlukan untuk operasi yang berbeda

• Pelatihan akan banyak lebih mudah jika tersedia beberapa tutor/pembimbingberpengalaman dalam penggunaan komputer untuk membantu menjawabpertanyaan-pertanyaan peserta


Pelajaran 5: Analisa data survai prevalensi

Lama: 3 jam atau lebih (tergantung pada waktu entri data)

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memperkirakan prevalensi dan menghitung interval kepercayaan untukperkiraan prevalensi yang didasarkan pada data sampling dua-tahap

• Memahami bagaimana kebutuhan data dan analisa yang membedakan sesuaidengan rancangan survai

• Menghitung prevalensi sejati dari prevalensi yang nampak• Membandingkan perkiraan prevalensi dari dua survai yang berbeda

Titik-titik kunci

• Data yang berbeda diperlukan tergantung pada rancangan survai yang berbeda• Prevalensi yang nampak mungkin cukup berbeda dari prevalensi sejati dengan

uji-uji yang rendah atau tingkat prevalensi yang rendah

Rujukan halaman

Review rancangan survai (Bab 7)Analisa Data Prevalensi (halaman 160)

Metode pengajaran

• Masukkan, periksa dan beri kode kembali data dari survai prevalensi• Memperagakan penggunaan program Prevalensi untuk analisis• Menngunakan pertanyaan dan contoh untuk menjelaskan interprestasi dari

keluaran program tsb• Menngunakan program Prevalensi Sejati untuk mengubah menjadi prevalensi

sejati berdasar performan uji.


Pelajaran 6: Survai laju insiden - survai restrospeltifwabah penyakit

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami perbedaan antara ukuran laju insiden tradisional dan ukuran kurvasurvival dari laju insiden

• Menghasilkan kurva survival yang menggambarkan pengalaman wabah di desa• Menginterprestasikan ukuran-ukuran ringkas dari kurva survival• Membandingkan hasil-hasil dua survai• Memahami interprestasi Rasio Hazard• Memahami perlunya menyesuaikan pola-pola musim• Membiasakan diri dengan pilihan-pilihan untuk analisa yang lebih kompleks

Titik-titik kunci

• Laju insiden menggunakan angka tunggal untuk meringkas kejadian penyakit.Survai wabah desa menggunakan suatu kurva (kurva survival) untukmeringkas kejadian penyakit

• Hanya sebagai laju insiden dapat dibandingkan dan perbedaan yang diukur,sehingga didapatkan kurva-kurva survival

• Rasio hazard mengukur resiko wabah penyakit dalam satu kelompokdibandingkan dengan yang lain

• Jika dua survai dilakukan pada waktu (tahun) yang berbeda, dan penyakit tsbmenunjukkan suatu pola musim, anda perlu menyesuaikan ini untukmenghindari bias

Rujukan halaman

Review rancangan survaiManajemen Data (halaman 175)Analisa Data (halaman 177)

Metode pengajaran

• Masukkan, periksa, dan beri kode kembali data dari survai wabah desa• Analisa data menggunakan program Survival.• Analisa set data yang berbeda untuk menjelaskan perlunya pola musim• Menggunakan pertanyaan untuk mengklarifikasi interprestasi kurva survival


Pelajaran 7: Survai laju insiden – analisa dua sumberdata

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Mencocokkan wabah dari dua sumber• Analisa data dari dua sumber data untuk memperkirakan jumlah total wabah

penyakit• Menggunakan perkiraan ini untuk menghitung laju insiden

Titik-titik kunci

• Aturan yang jelas harus dibuat untuk mencocokkan wabah antara dua sumber• Jika jumlah wabah yang muncul di kedua sumber tsb kecil, perkiraannya akan

mempunyai interval kepercayaan yang sangat lebar• Laju insiden membutuhkan suatu pengetahuan tentang ukuran dari total

populasi (jumlah total desa di daerah studi)

Rujukan halaman

Review rancangan survai (halaman 183)Analisa Data (halaman 187)

Metode pengajaran

• Dalam kelompok kecil, cocokkan antara dua sumber dan menghitung total• Menggunakan program Capture Recapture untuk analisa hasil-hasilnya• Menghitung laju insiden dan interval kepercayaan


Pelajaran 8: Survai untuk menunjukkan bebas penyakit

Lama: 2 jam

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Analisa data untuk menghitung probabilitas satu area yang bebas penyakit

Titik-titik kunci

• Analisa membutuhkan suatu pengetahuan performan uji (sensitifitas danspesifisitas), juga maksimum prevalensi yang dapat diterima dan kesalahanTipe I dan II.

Rujukan halaman

Analisa data survai kumpulan hewan atau desa (halaman 198)Analisa data survai area yang luas (halaman 204)

Metode pengajaran

• Masukkan, periksa, dan memberi kodekembali data survai• Menggunakan program FreeCalc untuk menganalisa data• Menggunakan pertanyaan untuk mengklarifikasi interprestasi hasil, dan makna

dari tidak ada dan hipotesa alternatif


Pelajaran 9: Pembuatan laporan

Lama: 1 jam, plus pekerjaan rumah

Lokasi: Ruang kelas

Tujuan

• Memahami perlunya pelaporan pada tingkat yang berbeda• Mempertimbangkan cara terbaik untuk mengkomunikasikan hasil-hasilnya

pada tingkat yang berbeda tersebut• Memahami teknik-teknik untuk komunikasi hasil dengan jelas• Mempersiapkan laporan hasil survai

Titik-titik kunci

• Hasil survai harus dilaporkan kembali ke setiap orang yang telah berpartisipasidan pada setiap orang yang mungkin memerlukan hasil-hasil tersebut.

• Laporan harus sederhana, jelas dan mudah dimengerti, dan ditargetkan padapengguna

• Laporan tertulis mungkin kurang tepat untuk semua pengguna

Rujukan halaman

Prosedur survai (halaman 143)

Metode pengajaran

• Diskusi kelompok yang mungkin membutuhkan informasi dari survai tsb.• Diskusi kelompok tentang bagaimana berkomunikasi yang terbaik dengan

pengguna informasi yang berbeda• Kegiatan 21: Persiapan laporan

2 6 9 B a b 1 2 : L e m b a r K e g i a t a n Toolbox Survey 269

12Lembar Kegiatan

Daftar Isi

Bab 1: Introduksi

Bagian I: Latar Belakang Survai PenyakitBab 2: Prinsip-prinsip Umum Surveillance Penyakit Hewan Bab 3: SamplingBab 4: Prinsip-prinsip Pengumpulan Data dan Spesimen Bab 5: Wawancara di DesaBab 6: Manajemen dan Data Analisa dengan Komputer

Bagian II: Rancangan dan Analisa SurvaiBab 7: Survai Prevalensi Bab 8: Survai Laju InsidenBab 9: Survai untuk Membuktikan Bebas Penyakit

Bagian III: Catatan untuk PelatihBab 10: Pedoman untuk PelatihBab 11: Rencana Pelajaran

Bab 12: Lembar Kegiatan


Bab ini berisi satu berkas lembar kegiatan, yang memberikan suatu pedomanuntuk melakukan jenis-jenis kegiatan selama kursus pelatihan. Kegiatan-kegiatannyadiarahkan pada kursus pelatihan spesifik yang digambarkan dalam bab terakhir,tetapi dapat digunakan modifikasi atau tanpa modifikasi untuk jenis-jenis kursuspelatihan yang berbeda.

Setiap kegiatan diikuti dengan sejumlah pertanyaan yang mungkin digunakanuntuk diskusi, untuk memfokuskan perhatian para peserta pelatihan tentang apayang mereka sedang lakukan.


Activity 1: Pengenalan sensus dan survai di kelas

Lokasi: Ruang kelas Lama : 20 menit

Rujukan: Kursus 1, Pelajaran 3Kursus 2, Pelajaran 2

Piranti lunak: Tidak ada

TujuanMembedakan antara suatupenghitungan lengkap (sensus) dansuatu sampel (survai)

Konsep yang dipraktekkanSamplingPerkiraan (Estimasi)Pendugaan (Inferensi)

Peralatan dan bahanPapan tulis untuk mencatat umur

Paparan kegiatan

Menjelaskan bahwa tujuannya adalah untuk menentukan umur rata-rata darisemua peserta pelatihan di dalam ruangan, dan hal ini akan dilakukan dengan duacara. Pertama, suatu sampel dari sejumlah kecil orang. Catat umur mereka padasuatu kolom di papan tulis. Bila selesai, peserta pelatihan menghitung rata-rataumurnya.

Selanjutnya tanyakan pada setiap orang di dalam kelas , dan tulis umur-umurmereka pada papan. Hitung rata-ratanya dan bandingkan dengan hasil yangpertama.

Pertanyaan-pertanyaan untuk diskusi

Cara yang mana yang memerlukan waktu lebih lama?Jika ada 3000 orang di dalam ruang, cara yang mana yang terbaik?Apakah jawaban dari survai benar? Apakah jawaban dari sensus benar?


Activity 2: Permainan Sensitifitas dan Spesifisitas

Lokasi: Ruang kelas Lama: 30 menit

Rujukan: Kursus 1, Pelajaran 2 Piranti lunak: Tidak ada

TujuanMemperkenalkan suatu pengertiantentang sensitifitas dan spesifisitas

Konsep yang dipraktekkanSensitifitas dan spesifisitasProbabilitas

Peralatan dan bahanPapan tulis untuk mencatat tanggapan

Paparan kegiatan

Tujuannya adalah memperagakan bagaimana peserta pelatihan secara intuitifmenggunakan konsep-konsep sensitifitas dan spesifisitas sepanjang waktu. Hal inidiperagakan dengan menggunakan suatu contoh non-diagnostik.

Panggil salah seorang peserta ke depan ruangan. Minta mereka untuk membuatsuatu keputusan tentang beberapa sifat yang belum diketahui dari tiap anggotakelompok lainnya. Sebagai contoh, untuk menilai apakah mereka berasal dariibukota, apakah mereka memiliki beberapa etnik atau kelompok budaya, apakahmereka datang dari daerah luar (utaranya atau selatannya). Apapun sifat yang dipilihharus sesuai secara budaya (tidak menyebabkan ketidaknyamanan), dan harus adabeberapa orang di dalam ruangan yang mewakili kedua pilihan tersebut (beberapadari utaranya, dan beberapa dari selatannya). Juga harus ada beberapa sifat yangtidak mungkin diyakinkan segera, tetapi pengamat akan mendapatkan itu benaruntuk sebagian besar orang dan sebagian besar waktu.

Buatlah tabel ukuran 2 x 2 pada papan tulis, dan catat tanggapan-tanggapannya.Untuk tiap orang, peserta harus yang pertama memutuskan (contoh: katakan“Utara”), dan kemudian orang yang ditanya tersebut menanggapi apakah hal tsbbenar atau salah.

Pada akhir latihan, tanya bagaimana sebaiknya kelompoknya berpikir merekapergi. Tanya apakah orang tersebut lebih baik memilih orang dari utara daripadaorang dari selatan.

Gunakan angka-angka untuk menghitung sensitifitas dan spesifisitas, dantunjukkan bagaimana hal ini dapat diinterprestasikan. Jika mungkin, ulangi kegiatantersebut menggunakan orang yang berbeda untuk memutuskan, dan sifat yang sama.Orang kedua ini tidak harus telah mendengar jawaban-jawaban pada saat pertama.Bandingkan perilaku kedua orang tersebut.


Bagaimana hal ini berhubungan dengan uji diagnostik?Bagaimana kita dapat memperbaiki proporsi dari keputusan yang benar?


Activity 3: Sampling yang bias

LokasiRuang: Ruang kelas Lama: 20 menit

Rujukan: Kursus 1, Pelajaran 3 Kursus 2, Pelajaran 2


TujuanMengerti bagaimana sampel yangtidak representatif menghasilkanperkiraan yang bias

Konsep yang dipraktekkanSamplingPopulasiBias

Peralatan dan bahanPapan tulis untuk mencatat tanggapan-tanggapan

Paparan kegiatan

Lakukan suatu survai pada peserta pelatihan untuk menghitung rata-rata umurmereka dari suatu sampel yang kecil. Sebelum memilih sampel, pilih suatu kelompokyang akan bias secara jelas. Sebagai contoh, jika peserta yang lebih muda umumnyabisa berbicara bahasa Inggris, dan peserta yang lebih tua tidak, jelaskan bagaimanasurvai ini akan dilakukan dalam bahasa Inggris. Pilih beberapa orang dan tanyaumur mereka dalam bahasa Inggris, hanya dicatat pada mereka yang dapatmenjawab dalam bahasa Inggris. Sampel biasa lainnya adalah hanya bertanya padaorang-orang dengan posisi atau ranking yang lebih tinggi didalam kelompoknya,sebagai suatu tanda hormat (respek) atau pengakuan dari pengalaman yang lebihbesar mereka. Pendekatan lain dapat digunakan untuk memilih suatu kelompok bias,dengan umur baik lebih tinggi atau lebih rendah daripada umur rata-ratakeseluruhan.

Pilih kelompoknya, catat umurnya, dan hitung rata-ratanya. Bandingkan rata-rata ini dengan hasil sensus yang digunakan pada Kegiatan 1.


Mengapa hasilnya berbeda?Jika menseleksi hewan, bagaimana sesuatu yang hampir sama bisa terjadi?


Activity 4: Ukuran sampel survey




TujuanMengenal pengaruh ukuran sampelyang berbeda pada tingkatkepercayaan suatu survai

Konsep yang dipraktekkanSurvai, samplingUkuran sampelVarian

Peralatan dan bahanPapan tulis untuk mencatat hasil

Paparan kegiatan

Lakukan survai terhadap dua ruang kelas, untuk menghitung umur rata-ratapeserta. Pada kelas pertama, gunakan suatu sampel ukuran kecil, katakan hanya 4orang. Pada kelas yang kedua, gunakan sustu sampel ukuran besar, hampir semuaorang di dalam ruangan.

Catat hasilnya, dan hitung umur rata-rata keduanya. Bandingkan hasilnyadengan rata-rata sebenarnya dari suatu sensus (Kegiatan 1).

Jika diinginkan, hitung interval kepercayaan sekitar perkiraannya.


Survai yang mana yang memberikan hasil yang paling akurat?Survai yang mana yang paling cepat dan paling mudah?Apakah survai tersebut benar?Apakah interval kepercayaannya berisi rat-rata yang riel?


Activity 5: Angka-angka random




TujuanMembiasakan dengan prosedur-prosedur randomisasi fisikMemperkenalkan probabilitas hasilrandom dan prediksinya

Konsep yang dipraktekkanAngka-angka random

Peralatan dan bahanSatu pak kartu, dadu, koin

Paparan kegiatan

Pertama peragakan konsep hasil random tunggal, dalam beberapa cara,. Kocokkartu, dan minta salah satu peserta untuk memilih satu secara random (acak). Mintayang lainnya untuk mengatakan apakah kartu tersebut hitam atau merah. Suruhlahyang lainnya menggelindingkan dadu. Minta yang lain untuk mengatakan hasilnyatanpa melihat. Suruhlah yang lain melemparkan koin selagi yang lainnyamemprediksi apakah akan sisi kepala atau sisi ekornya .

Tekankan bahwa hasil-hasil dari semua ini adalah random, dan hasilindividunya tidak dapat diperkirakan.

Selanjutnya, menperagakan bagaimana rata-rata dari banyak hasil tersebut kira-kira dapat diprediksi .

Bagi kelompok tersebut menjadi tiga. Pada kelompok pertama, suruhlah salahseorang untuk melemparkan koin sebanyak seratus kali selagi yang lainnya mencatathasilnya. Pada kelompok kedua, suruhlah salah seorang mengocok kartu, danlainnya mengambil satu buah secara acak, dan catat apakah hitam atau merah. Padakelompok ketiga, gelindingkan satu dadu sebanyak 120 kali, catat hasil-hasilnya padasuatu tabel.

Jelaskan kegiatan-kegiatan pertama, dan selanjutnya, sebelum melakukannya,minta tiap kelompok untuk memprediksikan akan hasilnya (berapa kali sisi kepaladan atau sisi ekor muncul, dll). Catat prediksinya pada papan tulis. Kemudianlakukan percobaan, dan catat hasil akhirnya pada papan tulis.


Mengapa anda tidak bisa memprediksi apakah hasil suatu lemparan tunggalakan sisi kepala atau sisi ekor?

Dengan banyak percobaan bagaimana anda mampu memprediksi dengan baikakan apakah hasil rata-ratanya?

Apakah hasilnya tepat sesuai yang anda prediksikan, atau hanya mendekati?Bagaimana hal ini bisa digunakan untuk sampling survai?


Activity 6: Sampling random menggunakan tabelangka random dan komputer



Piranti lunak: Random Village, atau Random number generator (Epi Info)

TujuanPilih sampel random menggunakanangka-angka random

Konsep yang dipraktekkanSamplingAngka-angka random

Peralatan dan bahanPapan tulisTabel angka randomKomputer

Paparan kegiatan

Lakukan suatu survai ruang kelas untuk menentukan umur rata-rata peserta.Minta salah seorang peserta membuat kerangka sampling pada papan tulis, denganmenanyakan nama tiap orang dan menuliskan suatu nomor dari 1 hingga terakhir(seluruh populasi).

Bagi kelompok tersebut menjadi dua bagian. Setengah bagian pertama gunakansuatu tabel angka random untuk memilih sampel random (dengan suatu ukuransampel besar yang layak), dan setengah bagian lainnya gunakan komputer untukmenghasilkan angka-angka random untuk sampel.

Lakukan dua survai, menggunakan angka-angka random tersebut, dan hitungumur rata-ratanya.


Apakah hasil-hasilnya sama?Apakah hasil-hasilnya benar?Apakah hasil tsb lebih mendekati nilai rielnya daripada menggunakan teknik

lain?Apakah hasil tsb representatif?


Activity 7: Sampling permainan jigsaw

Lokasi: Ruang kelas Lama: 1 jam

Rujukan: Kursus 1, Pelajaran 4 Piranti lunak: program RandomVillage

TujuanMelakukan 4 pola sampling yangberbedaMemeriksa bagaimana sampling non-random menyebakan masalah denganinferensi

Konsep yang dipraktekkanSampling konvenien Sampling sembaranganSampling randomSampling sistematikInferensi terhadap populasi

Peralatan dan bahanTeka-teki jigsaw, dengan 40 - 80 potongan, yang menunjukkan suatupemandangan dengan banyak variasiTiap potongan harus dinomori pada bagian belakangnya berurutan dari 1hingga seluruhnyaEmpat set pena dan kertas untuk empat kelompok, atau, overhead proyektor, dan empat set transparasi dan pena untuk empat kelompok.

Paparan kegiatan

Kelompok tersebut dibagi dalam empat kelompok. Dijelaskan bahwa kita akanmenggunakan teknik sampling yang berbeda untuk memilih suatu sampel dari suatupopulasi, dan bahwa sampel tersebut akan digunakan untuk memperkirakan apakahpopulasinya seperti itu.

Gunakan Teknik Sampling tersebut untuk memperkenalkan atau meninjaukembali sampling konvenien, sembarangan, sistematik dan random.

Pada suatu bagian yang terpisah dalam ruangan tersebut, susun teka-tekijigsaw, dan balikkan sehingga hanya bagian belakang potongan (dengan nonor) yangterlihat. Populasi adalah semua potongan tersebut. Kerangka samplingnya adalahsuatu daftar angka dari 1 hingga total populasinya.

Sebagai suatu kelas, suruhlah tiap kelompok memilih potongan-potongan untuksampel, menggunakan empat teknik sampling yang berbeda:

Nomor yang sama dari potongan-potongan tsb dipilih oleh tiap kelompok.Untuk suatu teka-teki sekitar 50 potongan, tiap kelompok memilih 5 potongan. Untukteka-teki yang besar, pilih lebih dari 5.

Kelompok 1 menggunakan sampling konvenien, dan memilih 1,2,3,4 dan 5(semua dari bagian sudut atas teka-teki tsb).

Kelompok 2 menggunakan sampling sembarangan. Minta tiap anggotakelompok untuk mengambil suatu nomor antara 1 dan angka terakhir.Gunakan 5nomor pertama yang dipilih.

Kelompok 3 menggunakan sampling random sistematik. Jika ada 40 potongan,interval samplingnya adalah 40/5=8. Suruhlah kelompok tsb menggunakan suatutabel angka random atau program Random Village, untuk mengambil satu nomorsecara random antara 1 dan 8, sebagai nomor awal. Kemudian ambil setiap angkayang kedelapan


Kelompok 4 menggunakan sampling random sederhana. Gunakan suatu tabelangka random atau program Random Village untuk memilih 5 nomor (tanpapenggantian) antara 1 dan nomor terakhir.

Satu demi satu suruhlah tiap kelompok datang melihat teka-teki tsb, danmemeriksa 5 potongan yang dipilih. Jangan biarkan kelompok lainnya melihatkedepan terhadap potongan yang dipilih. Bila potongan sudah diperiksa, suruhlahtiap kelompok untuk menggambar suatu gambaran apa yang mereka kira dari teka-teki jigsaw yang akan tunjukkan. Ini adalah suatu contoh inferensi, memperkirakanapa populasinya, berdasarkan pada suatu sampel. Berikan waktu 5 menit untuk tiapkelompok untuk memberikan gambaran mereka. Mereka mungkin ingin menulispada gambarannya untuk menjelaskan hal-hal tertentu yang ada

Bila semua kelompok sudah selesai, tunjukkan tiap gambarannya (lebih baikpada suatu overhead proyektor), dan catat teknik sampling mana yang digunakan.Kemudian tunjukkan teka-teki jigsaw yenag lengkap, sehingga kelas tsb tahukeadaan populasi yang sebenarnya. Akhirnya, suruhlah kelas tsb memilih gambarankelompok yang paling mirip populasi sebenarnya.


Bicarakan tentang bagaimana sebaiknya tiap teknik sampling mampumemberikan suatu sampel yang representatif.

Biasanya, sampling sistematik dan sampling random memberikan suatugambaran yang baik. Sampling sembarangan mungkin kadang-kadang memberikansuatu gambaran yang baik, tetapi sampling konvenien tidak pernah memberikangambaran yang baik. Jika sampling sembarangan adalah lebih baik daripadasampling random sederhana, diskusikan bagaimana sampling random sederhanatidak selalu memberikan suatu sampel yang representatif, tetapi hal itu hanya carauntuk memberikan suatu sampel representatif kebanyakan waktu.


Activity 8: Memilih desa-desa yang sebenarnya darisuatu disket berdasar kerangka sampling


Rujukan: Kursus , Pelajaran 5 Piranti lunak: program RandomVillage

TujuanMemilih suatu sampel kelompokhewan atau desa dari kerangkasampling di komputer

Konsep yang dipraktekkanMenggunakan komputer untuksampling random

Peralatan dan bahanKomputerKerangka sampling desa atau kumpulan hewan (dengan atau tanpa jumlahpopulasi) baik dengan program in either Paradox, or dBASE format

Paparan kegiatan

Ini merupakan bagian dari persiapan survai yang sebenarnya. Diskusikansumber kerangka samplingnya, informasi apa yang dimasukkan (jumlah populasiatau tidak), bagaimana kumpulan (hewan) atau desa-desa diidentifikasi dengan baik,dan seberapa lengkap daftar yang mungkin disiapkan.

Minta kelompok tsb untuk mempertimbangkan pilihan untuk stratifikasi.Ukuran sampelnya harus sudah dihitung.

Peragakan penggunaan program Random Village, menggunakan suatu set datasemu.

Suruhlah beberapa anggota kelompok menggunakan program tsb untukmemilih sampel. Simpan dan cetak hasilnya, dan mintalah staf dengan pengalamanlokal untuk memeriksa daftar untuk beberapa desa atau kumpulan (hewan) yangtidak mungkin disurvai. Gunakan program tsb untuk mengganti ini dengan desa-desa/kumpulan (hewan) yang baru.

Pertanyaan untuk diskusi

Apakah pengaruh pada penggantian kumpulan (hewan) yang tidak dapatdiperoleh? Bagaimana hasil-hasil survai yang didapat?


Activity 9: Survai lokal - vaksinasi rabies anjing

Lokasi: Daerah urban Lama: 1 hari

Rujukan: Kursus 1, Pelajaran 9 Piranti lunak: program RandomVillage atau Epi Info random numbergenerator

TujuanMelaksanakan survai lapang

Konsep yang dipraktekkanSampling dan kerangka sampling Pengumpulan dan analisa data

Peralatan dan bahanTranspot ke lokasi survaiLembar pencatatan data

Paparan kegiatan

Tujuan dari kegiatan ini adalah mempraktekkan semua ketrampilan yang barudipelajari dalam bentuk suatu survai untuk memperkirakan proporsi anjing didaerah urban lokal yang telah divaksinasi terhadap rabies dalam tahun sebelumnya.Spesies hewan dan penyakit lain mungkin digunakan jika cocok.

Di dalam ruang kelas, jelaskan tujuan dari survai tersebut. Suruhlah pesertamenyusun pertanyaan (misal: “Apakah penyuluhan tentang vaksinasi rabiesberjalan?”) dan perhalus ke dalam suatu kuantitas yang terukur (“Berapakahproporsi yang telah divaksinasi pada tahun yang lalu?”). Tetapkan target populasi(semua anjing di daerah urban lokal), dan studi populasinya (mungkin suatu daerahyang lebih kecil dapat disurvai dalam beberapa jam).

Diskusikan pilihan-pilihan untuk kerangka sampling dan strategi sampling.Asumsikan bahwa tidak tersedia daftar anjing (gunakan jika daftarnya ada), suatukerangka rumah tangga malahan dapat digunakan. Jika kerangka sampling rumahtangga tidak ada, kemudian salah satu harus dihasilkan.

Pilih suatu daerah kecil yang dekat, terdiri atas satu atau dua jalan, atausejumlah kecil blok perumahan, dengan jumlah beberapa ratus rumah. Gambarkansuatu sketsa peta daerah. Bagi kelompok peserta ke dalam beberapa pasangan,tugaskan tiap pasangan peserta ke daerah tertentu di aerah yang distudi. Perjalananke daerah tersebut, dan suruhlah tiap pasangan membuat suatu peta daerah studimereka, yang menunjukkan semua rumah tangga (lebih baik diidentifikasi dengannomor rumah).

Kembali ke ruang kelas, dan susun peta-peta tersebut menjadi satu petakeseluruhan daerah studi. Nomori tiap rumah tangga secara berurutan mulai dari 1.

Suruhlah kelompok tsb memilih nomor-nomor secara random baikmenggunakan tabel angka random atau komputer, untuk memilih suatu sampelrumah tangga. Ketika memilih, bagi menurut bagian dari daerah studi. Ukuransampelnya harus sebesar mungkin. Kelompok tsb akan dibagi dalam beberapapasangan untuk melakukan kerja survai, dan tiap pasangan harus mempunyaisekitar 15 - 20 rumah tangga untuk disurvai. Jika ada 10 peserta, maka ada 5kelompok, dan ukuran sampelnya dapat sekitar 100.

Siapkan lembar pencatat data. Pertanyaan-pertanyaan harus dibuat sesingkatmungkin, dan termasuk “Apakah anda mempunyai anjing?”, “Jika ya, berapabanyak?”, “Untuk tiap anjing, apakah divaksinasi terhadap rabies tahun lalu?”.


Diskusikan kuisioner singkat tersebut dan perlu suatu penjelasan singkat kepadapemilik anjing tentang maksudisurvai.

Kembali ke daerah studi, bagi ke dalam dua kelompok dan kumpulkan data.Bila selesai, kembali ke ruang kelas untuk analisa data. Perhitungkan jumlah anjingdan jumlah yang divaksinasi pada papan tulis, dan hitung proporsinya.Gunakanprogram Epi Info untuk menghitung interval kepercayaannya terhadap proporsinya.Suruhlah peserta mempersiapkan laporan survai setengah halaman, perolehan dankesimpulannya, cocok untuk pengajuan ke pihak berwenang lokal.


Apakah penyuluhan vaksinasi rabies berjalan?Dapatkah kita menggunakan inferensi untuk memperkirakan situasi kota

keseluruhan?Apakah hasil-hasil tersebut berhubungan dengan populasi?Apa masalah yang anda temuikan?Bagaimana survai tsb dapat diperbaiki?


Activity 10: Survai untuk menyatakan bebas daripenyakit


Rujukan: Kursus 1, Pelajaran 12 Piranti lunak: program FreeCalc

TujuanMengerti kesulitan untukmembuktikan bebas penyakit denganuji-uji yang tak sempurna

Konsep yang dipraktekkanSensitifitas dan spesifisitasBebas penyakit

Peralatan dan bahanKomputer

Paparan kegiatan

Mulailah kegiatan ini dengan suatu revisi terhadap sensitifitas dan spesifisitas.Kemudian, gunakan sifat/karakteristik yang mirip atau sama sebagaimana yangdigunakan pada Kegiatan 2 (sensitifitas dan spesifisitas), suruhlah salah seoranganggota kelompok membuat suatu keputusan tentang suatu sampel terhadap yanglainnya. Idealnya, karakteristiknya harus jarang, tetapi cukup mungkin. Salah satukemungkinan adalah apakah seseorang lahir di luar negeri atau tidak.

Pengkajian terhadap orang tersebut dicatat pada papan tulis, tetapi status yangsebenarnya belum diungkap. Bila keputusan telah dibuat, kelas ditanya apakahhasilnya menunjukkan bahwa tak seorangpun lahir di luar negeri. Jelaskanbagaimana suatu sampel tidak mampu membuktikan hal ini, sebab tidak seorangpundiperiksa.

Ulangi survai tersebut menggunakan setiap orang dalam ruangan, dan catatkeputusannya.

Anda mungkin memperluas latihan ini untuk menganalisa hasil-hasilnyadengan program FreeCalc


Seberapa percaya anda terhadap kesimpulan akhir tersebut?Bagaimana anda dapat memperbaiki kepercayaan anda?


Activity 11: Pengenalan untuk wawancara di desa



TujuanMelatih menjelaskan tujuan dariwawancara, dan mengarahkan padamasalah-masalah yang mungkinmenjadi perhatian

Konsep yang dipraktekkanMengarahkan perhatian padakelompokKesadaran pada yang menjadiperhatian dari yang lainnyaMenghindarkan masalah

Peralatan dan bahanTidak ada

Paparan kegiatan

Pilih salah seorang untuk bertindak sebagai pemimpin wawancara. Sedang yanglainnya berperan sebagai pemilik ternak di desa. Mintalah pemimpin tsb untukmeluangkan waktu 5 menit mempersiapkan hal-hal utama yang dicakup selamawawancara - sebagai contoh, mengapa kita ada disini, apa yang ingin kita kerjakan,dll. Selagi mereka mempersiapkan, mintalah anggota kelompok lainnya untukmembayangkan bahwa mereka adalah pemilik ternak.Suruhlah mereka berpikirtentang berbagai tujuan untuk berpartisipasi dalam wawancara tsbatau memberikaninformasi. Mintalah mereka membuat sesuatu yang menyulitkan pemimpin tsb.

Mulailah permainan peran tsb, dan mintalah pemimpin tsb untukmemperkenalkan survai, dan coba untuk menjelaskan sesuatu untuk menghindarisebanyak mungkin masalah. Bila sudah selesai, pemilik ternak harus bertanya ataumangajukan perhatian tentang hal-hal yang belum dijelaskan.

Ulangi latihan tsb dengan pemimpin yang berbeda (mungkin pilih pemilikternak yang paling vokal untuk berperan sebagai pemimpin).


Bagaimana si pemimpin menjelaskan survai tsb dengan baik?Apakah ada hal-hal utama yang salah?Apakah ada perhatian pemilik ternak potensial yang tidak dapat diarahkan

selama intoduksi ini?


Activity 12: Membuat suatu kerangka sampling ternak



TujuanMengembangkan suatu kerangkasampling dengan bertanya padapemilik ternak tentang ternak mereka

Konsep yang dipraktekkanKetrampilan wawancara

Peralatan dan bahanLembar catatan data untuk kerangka sampling

Paparan kegiatan

Pilih salah seorang anggota kelompok menjadi pemimpin wawancara. Suruhlahorang itu meninggalkan ruangan, dan mintalah pada anggota lainnya untuk berperansebagai pemilik ternak, dan putuskan berapa banyak jumlah ternak yang dimilikimereka masing-masing. Kemudian minta pemilik ternak lain untuk mengadopsikepribadian yang berbeda yang mungkin sulit selama wawancara. Minta salahseorang untuk bertindak seolah-olah mereka tahu semua, dan coba menjawab untuklainnya, atau benarkan kesalahan-kesalahan mereka. Minta pasangan lainnyamenjadi bosan dan ingin ngobrol sepanjang waktu. Minta seseorang berpura-puratuli, seseorang yakin akan apa yang diinginkan, dan seseorang menjadi curiga. Mintaseseorang untuk mencoba memberikan informasi yang salah, tanpa berbohong

Minta si pemimpin tadi kembali ke ruangan, dan mengumpulkan informasiternak.


Bagaimana si pemimpin tadi melakukan pekerjaaannya dengan baik?Apakah semua informasi tsb benar?Dapatkah mereka melakukan itu lebih baik?


Activity 13: Penentuan ranking penyakit



TujuanMenentukan ranking penyakitberdasar tingkat kepentingannya

Konsep yang dipraktekkanRankingKetrampilan wawancara

Peralatan dan bahanPapan tulisKertas dan pena

Paparan kegiatan

Bagi ke dalam beberapa kelompok kecil, dan minta tiap kelompok untukmenulis (di kertas) daftar penyakit penting yang terjadi pada daerah lokalnya, untukspesies hewan tertentu. Bila sudah selesai, catat semua penyakit pada papan tulis.Selanjutnya suruhlah kelompok tsb berdiskusi seberapa pentingnya penyakit-penyakit tsb yang mungkin dikaji, dan tulis suatu daftar dengan 3 atau 4 kriteriayang berbeda untuk menentukan rankingnya.

Tulis kriteria yang berbeda pada papan tulis, dan sepakati 4 kriteria digunakanuntuk meranking penyakit. Minta tiap orang untuk meranking penyakit sesuaidengan setiap kriteria, nilai penyakit yang paling penting dengan angka 1, turunhingga yang tidak penting.

Jumlahkan nilai setiap orang untuk tiap penyakit, dan tiap kriteria, dan tentukanranking secara keseluruhan.


Akankah pemilik ternak meranking penyakit dengan cara yang sama?Apakah suatu penyakit dengan ranking 10 dua kali lebih penting dari suatu

penyakit dengan ranking 20? (Tidak)Bagaimana penentuan ranking dapat dilakukan dengan suatu cara yang lebih

dapat terukur?


Activity 14: Pertanyaan-pertanyaan retrospektif

Bandingkan hasilnya dari kelompok yang berbeda, dan diskusikan bagaimanamereka mengingat.



Tujuan Menekankan kesulitan mengingatkejadian-kejadian lalu, dan mengertibagaimana hal itu dapat dibuat lebihmudah

Konsep yang dipraktekkanMemori kelompokPengingatan waktu pada hal-halpenting

Peralatan dan bahanKertas untuk mencatat respon/tanggapan

Paparan kegiatan

Pecah kelompok menjadi dua kelompok kecil. Identifikasi suatu kejadian yangterjadi beberapa tahun yang lalu dimana setiap peserta mengetahuinya. Contohnyaseperti pemilihan umum, bencana alam, berita-berita utama, dll. Minta tiap kelompokuntuk mencoba mengingat bulan dan tahun kejadian tersebut.

Catat respon yang berbeda dari setiap kelompok.


Apakah jawaban-jawaban tsb sama? Jika tidak, apa kesalahan yang dibuat (salahtahun, salah bulan)?

Bagaimana peserta mengingat?Bagaimana pengingatan dapat dibuat lebih mudah?


Activity 15: Wawancara desa

Lokasi: Desa Lama: Setengah hari


TujuanMelatih suatu wawancara desadengan cara yang akan dilakukanselama survai yang sebenarnya

Konsep yang dipraktekkanAlamat masyarakatPenjelasan-penjelasanMemastikan kerjasamaMendorong partisipasi

Peralatan dan bahanTranspotlembar pencatat data, pena, kertas

Paparan kegiatan

Yakinkan bahwa wawancara desa telah diorganisasikan sebelumnya, danpemilik ternak tahu kapan waktunya. Siapkan kelompok dengan baik, sehinggamereka tahu tanggung-jawab dan peran mereka.

Coba gunakan suatu desa dengan sejumlah besar pemilik ternak. Bagi desa tsbkedalam beberapa kelompok kecil, banyak kemungkinan peserta memperolehpeluang untuk melakukan wawancara. Harus ada dua atau tiga peserta untuk setiapwawancara, dengan jumlah minimum 5 - 6 pemilik ternak. Latihan tsb lebih mudahdilakukan jika ada sejumlah tutor, yang berpengalaman dalam wawancara desauntuk mengawasi tiap kelompok.

Suruhlah kelompok tsb melakukan wawancara lengkap, sebagaimana akandilakukan selama survai. Sebagai contoh, bagian-bagian berikut bisa dimasukkan:

• Jelaskan tujuan dari wawancara• Buatlah suatu kerangka sampling ternak• Tentukan ranking masalah-masalah penyakit• Tanyakan tentang waktu yang biasanya masalah penyakit muncul• Tanyakan tentang sejarah munculnya wabah penyakit• Berikan kesempatan untuk bertanya tentang masalah penyakit dan berikan

saran


Informasi apa yang telah dikumpulkan oleh tiap kelompok?Apakah tiap kelompok memperoleh jawaban yang sama terhadap pertanyaan

yang sama?Masalah-masalah apa yang dihadapi? Bagaimana hal ini bisa diarahkan?


Activity 16: Seleksi hewan secara random


Rujukan: Kursus 2, Pelajaran 7 Piranti lunak: program RandomAnimal

TujuanMenggunakan suatu kerangkasampling untuk melatih penyeleksianhewan secara individu

Konsep yang dipraktekkanSeleksi secara random

Peralatan dan bahanKerangka sampling dari kunjungan desa (1 copy/salinan untuk tiap peserta)Tabel angka randomKomputerPena dan kertas untuk mencatat hasilnya

Description of activity

Salin kerangka sampling yang dihasilkan selama kunjungan ke suatu desa(misal: Kegiatan ?). Berikan satu salinan kepada tiap peserta, dengan suatu tabelangka random. Suruhlah tiap peserta menyeleksi satu kelompok sebanyak 10 ekorhewan secara random. Selagi mereka melakukan ini, mintalah seorang operatoruntuk menggunakan komputer dan dengan program Random Animal masukkankerangka sampling dan pilih 10 hewan. Bila sampel-sampel tsb sudah diseleksi,gunakan suatu permainan peran untuk melatih mengidentifikasian hewan secaraindividu. Suruhlah salah seorang peserta berperan sebagai pemimpin survai,sedangkan lainnya sebagai pemilik ternak, dan beberapa lainnya berperan sebagaihewan. Seleksi beberapa hewan, kemudian pindah ke pemilik baru dan hewan baru.


Teknik yang mana yang paling sederhana untuk seleksi hewan, tabel angkarandom atau komputer?

Teknik mana yang paling tepat untuk digunakan di desa?Bagaimana pemimpin survai menyeleksi hewan dengan baik? Apakah ada

perbaikan-perbaikan yang disarankan?


Activity 17: Permainan peran pengumpulan spesimen



TujuanMemahami perhatian pemilik ternaktentang pengumpulan spesimenMelatih mengarahkan perhatian tsbdan mendorong kerjasama

Konsep yang dipraktekkanBerkomunikasi dengan pemilik ternak

Peralatan dan bahanKartu Peran - satu untuk tiap aktor/pelaku yang menjelaskan sikap mereka

Paparan kegiatan

Empat kelompok diseleksi untuk berpartisipasi dalam permainan peran ini. Satuorang berperan sebagai anggota tim survai, dan tiga orang berperan sebagai pemilikternak desa. Adegan ini dijelaskan. Anggota tim survai datang untukmengambil/mengumpulkan darah. Mereka mengunjungi pemilik ternak, dan inginmengambil darah dari seekor hewan yang dimiliki tiap pemilik.

Tiap aktor kemudian diberi satu Kartu Peran untuk menjelaskan apa posisimereka yang dilakukan selama permainan tsb.

Anggota tim survai tsb perlu mengambil darah dari hewan terselksi. Merekatidak diijinkan untuk mengganti hewan tsb dengan yang lain, dan harusmendapatkan darah.

Pemilik ternak pertama senang mereka mengambil darah, tetapi tidak percayaapakah mereka akan mampu mengendalikan kerbau mereka.

Pemilik ternak kedua tidak ingin darah ternaknya diambil dari hewan terseleksi,sebab sedang bunting. Mereka memperlihatkan hewan yang divaksinasi keguguransetelah divaksinasi.

Pemilik ternak ketiga tidak ingin hewannya digunakan sebab mereka sangatcuriga bahwa informasi tersebut akan digunakan untuk apa. Mereka takut bahwa timtsb berusaha membuktikan bahwa mereka tidak menjaga hewannya dengan baik.

Lakukan permainan, ceritakan pada aktor-aktor tsb dengan waktu tidak lebihdari 10 - 15 menit. Tiap peserta harus memahami peran mereka, dan mencobaberargumentasi tentang apa yang mereka percaya sekuat mungkin.

Pada akhir permainan, permainan dapat diulangi lagi, dengan aktor yangberbeda, atau dengan aktor yang sama dalam peran yang berbeda.


Bagaimana anggota tim survai melakukannya dengan baik?Apakah ada hal-hal penting yang kurang dalam penjelasan mereka?Apa yang seharusnya anda lakukan jika pemilik ternak sama sekali menolak

untuk bekerjasama?Jika anda pemilik ternak, akankah anda senang terlibat dalam survai jika hal itu

dilakukan lagi tahun depan?Bagaimana masalah-masalah ini bisa dihindari?


Activity 18: Wawancara desa dan pengumpulanspesimen

Lokasi: Desa Lama: 1 hari

Rujukan: Kursus 2, Pelajaran 9 Piranti lunak: program RandomAnimal

TujuanMelaksanakan suatu kunjungan desayang lengkap

Konsep yang dipraktekkanWawancaraPengendalianPengumpulan darah

Peralatan dan bahanTranspotLembar pencatatan dataPeralatan untuk mengendalikan hewan dan pengumpulan spesimen

Paparan kegiatan

Atur kunjungan dengan hati-hati sebelumnya. Yakinkan bahwa setiap orangtahu peran dan tanggung-jawab mereka.

Bagi kedalam beberapa kelompok dan lakukan wawancara desa sebagaimanadijelaskan dalam Kegiatan ?.

Selama wawancara minta satu atau dua orang untuk menyeleksi hewan darikerangka sampling.

Kumpulkan spesimen dari hewan-hewan terseleksi. Pada awalnya, minta semuapeserta sebagai satu kelompok selagi mengindentifikasi dan mengumpulkanspesimen dari beberapa hewan pertama. Kemudian, jika tutor tersedia untukmengawasi, bagi dalam kelompok yang lebih kecil agar tiap orang berkesempatanuntuk melatih setiap peran dalam pengambilan sampel darah - menangkap,mengendalikan hewan, dll..

Proses spesimen tersebut dengan baik/tepat.


Masalah-masalah apa yang muncul?Bagaimana masalah tersebut bisa diarahkan?


Activity 19: Analisa data


Rujukan: Kursus 3 Pelajaran 2 Piranti lunak: program Epi Info atauprogram database/statistic lainnya

TujuanMengerti prinsip-prinsip dasarmemasukkan data dan analisa data

Konsep yang dipraktekkanPeringkasan data

Peralatan dan bahanKomputer (lebih baik 1 komputer untuk 1 atau 2 peserta)

Paparan kegiatan

Kumpulkan data tentang umur tiap peserta, dan catat pada papan tulis. Dengansuatu tabel yang telah dibuat, minta tiap peserta untuk memasukkan data. Gunakanprogram Epi Info Analysis untuk menghitung:• rata-rata, • minimum, • maximum, • variance, • standar deviasi, dan • interval kepercayaan sekitar rata-ratanya.


Bagaimana tiap nilai ini diinterprestasikan?Data tsb berhubungan dengan populasi apa?


Activity 20: Manajemen data


Rujukan: Kursus 3 Pelajaran 3 Piranti lunak: program Epi Info

TujuanMembiasakan diri dengan prosedurmanajemen data

Konsep yang dipraktekkanPembuatan tabelEntri dataPengecekkan data

Peralatan dan bahanKomputer

Paparan kegiatan

Menggunakan data mentah yang dikumpulkan selama survai desa, susun tugaspenghitungan statistik diskriptif berbasis tingkat desa pada populasi ternak, proporsidesa yang terserang wabah penyakit, dan penyakit ternak yang paling penting.

Arahkan peserta melalui pengoperasian komputer secara bertahap, kemudianbiarkan mereka melakukannya sendiri, dan periksa prosedur-prosedurnya.

Periksa data, buat tabel dan form data entri yang sesuai, susun urutanpemeriksaan selama entri data, periksa data setelah entri data, pengkode-an data,ekspor data, analisa data.


Bagaimana hasil-hasil ini harus diinterprestasikan? Apakah angka-angka tsbmenunjukkan tentang situasi penyakit tersebut?


Activity 21: Penulisan laporan


Rujukan: Kursus 3 Pelajaran 9 Piranti lunak: Tidak ada

TujuanMelatih penulisan laporan yang tepat

Konsep yang dipraktekkanPelaporan

Peralatan dan bahanKertas, pena, mungkin word processor

Paparan kegiatan

Setelah mendiskusikan tingkatan laporan dan tipe-tipe presentasi laporan yangtepat untuk pendengar yang berbeda, tugaskan beberapa peserta untuk bekerjasamamembuat suatu laporan singkat untuk tiap kelompok yang diidentifikasi. Beri waktu2 jam untuk bekerjasama dalam kelompok kecil untuk mengumpulkan data danmembuat tabel dan grafiknya.

Siapkan mereka pekerjaan untuk menyiapkan laporan sebagai pekerjaan rumah,selama dua atau tiga malam atau satu minggu.

Minta tiap kelompok mempresentasikan laporan mereka di depan kelas.Beberapa laporan harus dipresentasikan secara oral (misal: laporan untuk pemilikternak yang buta huruf, uraian ringkas untuk pembuat keputusan yang sibuk sepertiseorang menteri). Laporan lainnya harus ditulis, dan isi dan presentasinya dapatdijelaskan.


Apakah tiap laporan berisi informasi yang diperlukan?Apakah mudah dimengerti?Bagaimana laporan tsb dapat diperbaiki?


Activity 22: Pengetahuan kuis kompetisi


Rujukan: - Piranti lunak: Tidak ada

TujuanMendorong partisipasiRehat yang menyenangkanPemanasan

Konsep yang dipraktekkanKonsep dari topik-topik sebelumnyayang dicakup selama pelatihan tsb

Peralatan dan bahanPapan nilai (Blackboard/whiteboard/kertas)Kertas untuk menuliskan pertanyaan-pertanyaan

Paparan kegiatan

Kelompok dibagi menjadi dua. Tiap kelompok diberi waktu 10 menit untukberpikir tentang daftar 15 pertanyaan (dengan jawaban-jawaban yang benar),berdasarkan topik-topik dicakup selama sehari sebelumnya, atau keseluruhanpelatihan. Setelah 10 menit, juru bicara tiap kelompok dipilih. Kelompok pertamamenanyakan pertanyaan pertama. Kelompok 2 punya waktu 30 detik untukmenjawab (pelatih memperhatikan waktunya), selama itu mungkin merekamendiskusikan jawabannya diantara mereka sendiri. Kelompok 1 mengatakanapakah jawaban benar atau tidak. Jika jawaban benar, kelompok 2 mendapat suatunilai. Jika jawabannya salah atau mereka tidak mampu menjawab pada waktunya,kelompok 1 mendapat suatu nilai. Jika jawabannya baik benar atau salah, tetapikelompok 1 menilai kurang benar, mereka kehilangan nilai.

Kemudian kelompok 2 sebaliknya menyakan suatu pertanyaan kepadakelompok 1. Hal ini berlanjut hingga semua pertanyaan dijawab. Kelompok dengannilai tertinggi yang menang.


Minta setiap individu untuk memberikan jawaban yang benar untuk pertanyaan-pertanyaan yang dijawab kurang benar. Jika tak seorangpun (termasuk kelompokpenanya) mampu menjawab, sisihkan waktu untuk mencakup hal tsb lagi.

Part IVAppendices

Appendix A: Terminologi (daftar istilah kata)

Appendix B: Persamaan Statistik

Appendix C: Program Komputer

Appendix D: Contoh Form Pengumpulan Data

296 Appendices2 9 6 B a b 1 2 : L e m b a r K e g i a t a n Toolbox Survey 296

S u r v e y T o o l b o x 297

Appendix EDaftar Istilah Epidemiologi

(Dengan rasa hormat disampaikan kepada Dr Ian Gardner, University of California,Davis)

Accuracy - tingkat pengukuran, atau estimasi yang didasarkan pada pengukuran-pengukuran, merupakan nilai yang benar dari suatu sifat yang diukur.

Agent - unsur seperti mikroorganisme atau substansi kimia yang ada atau berlebihanjumlahnya yang penting terhadap terjadinya suatu penyakit.

Analytical study - hipotesis metode pengujian suatu penelitian gabungan antarakejadian penyakit, status kesehatan, atau peubah hasil lainnya, dan kemungkinanfaktor-faktor yang dapat menyebabkan.

Benefit-Cost Ratio - nisbah antara nilai bersih saat ini (biasanya nilai uang)darikeuntungan yang dapat diukur terhadap biaya yang dikeluarkan. Digunakan untukmenentukan kelayakan ekonomik atau peluang keberhasilan suatu program yangdibatasi waktunya.

Bias - beberapa pengaruh pada beberapa tahap penelitian yang cenderung untukmemperoleh hasil yang menyimpang secara sistematik dari nilai-nilai sebenarnya,seperti kesalahan sistematik. Bias (Response bias) - suatu kesalahan sistematik yang seharusnya terdapatbebeberapa perbedaan suatu sifat antara seseorang yang secara sukarelaberpartisipasi dalam suatu studi dengan yang tidak mau berpartisipasi.

Bias (Selection bias) - suatu kesalahan yang seharusnya terdapat beberapaperbedaan antara ternak-ternak atau kelompok-kelompok yang dipilih untuk suatustudi dengan yang tidak dipilih.

Categorical Data - merupakan data kualitatif yang dapat dialokasikan ke dalamkelompok-kelompok tertentu. Dapat berupa data nominal (seperti nama) atau ordinal(seperti urutan) atau dichotomous (seperti ada/tidak ada).


Chi-Square Test - suatu metode pengujian untuk menentukan apakah dua atau lebihrangkaian proporsi atau frekuensi secara nyata berbeda antara satu dengan yang lainatau apakah rangkaian tunggal suatu proporsi berbeda secara nyata dengandistribusi yang diharapkan. Pearson’s Chi-square digunakan untuk menguji datayang tidak sebanding dan McNemar’s Chi-square untuk data yang sebanding. Untukketerangan lebih lanjut lihat definisi gabungan.

Clustering - serangkaian kejadian atau kasus penyakit yang dapat dikelompokkansangat dekat yang berhubungan dengan waktu atau tempat atau keduanya. Istilahtersebut umumnya digunakan untuk menentukan sekumpulan kejadian ataupenyakit yang relatif tidak umum.

Confidence Limits - suatu selang yang titik akhirnya dapat dihitung dari dataobservasi dengan peluang yang dikhususkan mengandung parameter suatukepentingan.

Confounding - suatu keadaan yang mana pengaruh dua faktor tidak dipisahkan.Penyimpangan pengaruh yang jelas kelihatan dari suatu kejadian atau faktor resikoyang menimbulkan secara bersama dengan faktor-faktor lain yang dapatmempengaruhi hasil.

Confounding Factor - faktor atau peubah yang mengacaukan diperoleh dari suatudistribusi tidak acak berkenaan dengan peubah tidak bebas (exposure) digabungkandengan peubah bebas (hasil) yang dipelajari. Gabungan dengan peubah bebasbiasanya dibuktikan dari hasil-hasil pengamatan sebelumnya.

Contingency Table - suatu tabel data klasifikasi silang seperti beberapa subkategoridari satu sifat ditunjukkan secara horizontal (dalam baris) dan subkategori sifatlainnya ditunjukkan secara vertikal (dalam lajur), dan ditunjukkan jumlah unitmasing-masing sel. Contoh paling sederhana dari tabel kontingensi adalah tabelrangkapempat atau 2 x 2, tabel kontingensi dapat mencakup beberapa dimensiklasifikasi.

Continuous Data - yakni suatu rangkaian kesatuan data kuantitatif nilai-nilaikemungkinan dengan jumlah yang secara potensial tidak terbatas.

Cost-Benefit Analysis - suatu metode untuk mengidentifikasi kerugian dankeuntungan dalam istilah ekonomi dari pengaruh timbulnya penyakit terhadapmasyarakat keseluruhan.

Cross-Sectional Study - (syn: prevalence study) - suatu studi yang dilaksanakanterhadap contoh dari suatu populasi untuk menguji hubungan antara penyakit atausifat yang berkenaan kesehatan dengan peubah lain yang dipelajari seperti merekaada dalam populasi yang ditetapkan pada satu waktu tertentu.

Crude Rate - (nilai kasar) - suatu besaran menggunakan populasi total denganmengabaikan sifat-sifat populasi tersebut (bandingkan dengan spesific rate).

Data - fakta-fakta dari beberapa hal.

Data Base - (datadasar) - jaringan kumpulan informasi, biasanya pada mediaelektronik, mengenai perihal khusus misalnya mengenai penyakit ternak.

300 A p p e n d i c e s

Denominator - suatu populasi dengan resiko penghitungan angka atau nisbah. Lihatjuga Numerator.

Dependent Variable - (peubah bebas) - (=hasil/peubah respon) peubah atau faktor,suatu nilai yang tergantung pada atau secara hipotesis tergantung pada pengaruhpeubah lain [sebab] dari suatu studi.

Endemic Disease - (penyakit endemik) - suatu penyakit atau agent menular yang selaluada dalam suatu wilayah geografik atau kelompok populasi. Hal ini secara tidaklangsung menunjukkan kemerataan yang biasa dalam suatu wilayah atau populasi.

Epidemic - beberapa kasus penyakit yang secara nyata mewabah dari harapannormal yang terjadi dalam suatu populasi atau wilayah - sering dinyatakan bilabesarnya kejadian tersebut lebih dari dua simpangan baku dari rataan kejadian.

Epidemic curve - histogram dimana X-axis menunjukkan waktu terjadinya kasuspenyakit dan Y-axis menunjukkan frekuensi kasus penyakit. Histogram merupakanalat yang berguna untuk menentukan epidemiologi terjadinya penyakit padapengamatan wabah penyakit.

Epidemic, Propagating - wabah atau serangkaian wabah hasil dari penyebaran antarternak.

Epidemiology - suatu studi yang mempelajari distribusi dan faktor-faktor penentukeadaan atau kejadian yang berhubungan dengan kesehatan dalam suatu populasi.Istilah epidemiologi sekarang umum digunakan dalam suatu studi populasi ternakmeskipun epizootiologi kadang-kadang masih digunakan.

Epidemiology, Descriptive - suatu studi mengenai kejadian penyakit atau sifat-sifatyang berhubungan dengan kesehatan dalam suatu populasi. Suatu studi mengenaipengamatan umum daripada suatu analisis.

Error, Sampling - (kesalahan, penarikan contoh) sesudah pengujian contoh daripopulasi besar, rataan contoh atau perhitungan statistik lainnya ternyata berbedadengan nilai sebenarnya jika seluruh populasi diukur. Perbedaan antara nilai seluruhpopulasi dengan estimasi yang dihitung dari contoh disebut kesalahan penarikancontoh (sampling error). Error, Systematic - (kesalahan, sistematik) merupakan faktor-faktor kepastiandibanding kebetulan, seperti halnya kesalahan pengukuran alat-alat.

False Negative - (kepalsuan negatif) jika dari pengujian individual memberikan hasilnegatif tetapi penyakit atau keadaan tetap ada.

False Positive - (kepalsuan positif) jika dari pengujian individual memberikan hasilpositif tetapi tidak ada penyakit atau keadaan yang timbul.

Frequency - hitungan jumlah, atau jumlah kejadian, dari suatu peristiwa dalampopulasi dan periode waktu tertentu.

Frequency Distribution - beberapa susunan data numerikal yang didapat dengancara pengukuran parameter dalam suatu populasi.


Histogram - distribusi frekuensi yang diplot dalam bentuk segi empat yang padadasarnya setara dengan lebar kelas dan yang luasnya proporsional dengan frekuensimutlak atau frekuensi nisbi.

Hypotheses - (hipotesis) rencana yang dapat diuji dengan kenyataan yang diketahuiatau dapat dihasilkan. Pernyataan yang tegas bahwa gabungan antara dua peubah,atau beberapa peubah atau perbedaan antara dua kelompok atau lebih, ada dalampopulasi yang lebih besar yang diamati.

Incidence - (luasnya kejadian) jumlah kasus baru suatu penyakit atau kondisi lainnyayang terjadi pada populasi tertentu selama periode tertentu. Secara matematik, dapatdibedakan menjadi dua tipe tingkat kejadian yakni tingkat kepadatan kejadian dankejadian kumulatif.

Incubation Period - (periode inkubasi) selang waktu antara serangan agent menularatau kontak dengan substansi kimia dengan timbulnya gejala penyakit atau kondisiyang diragukan.

Independent Variable - (peubah tak bebas) suatu sifat yang diamati atau diukur yangsecara hipotetis mempengaruhi suatu kejadian. Peubah tak bebas tidak dipengaruhioleh kejadian atau perwujudan tetapi kejadian tersebut dapat menyebabkan ataumendukung terjadinya keragaman.

Index Case - kasus pertama yang di diagnosa menyebar dalam sekumpulan ataukelompok tertentu lainnya.

Infectivity - (infektivitas) kemampuan suatu agent untuk masuk, hidup danmemperbanyak diri dalam induk semang. Secara epidemiologik, diukur sebagaipersentase penampakan individual yang terinfeksi agent.

Inference - (kesimpulan) proses penyampaian hasil pengamatan untukpenyamarataan.

Latent Infection - (infeksi laten) menetapnya agent menular dalam induk semangtanpa menunjukkan gejala penyakit.

Linear Regression - (regresi linear) metode statistik yang digunakan untukmempelajari hubungan peubah tak bebas dengan peubah bebas yang mana peubahtak bebas terdiri dari data kontinu.

Longitudinal Study - (studi longitudinal) suatu studi yang dilaksanakan dalamperiode waktu tertentu yang berhubungan dengan waktu lampau dan kemungkinanyang akan terjadi. Lihat juga Case Control dan Cohort Study.

Mean-Arithmetic - (nilai tengah hitung) ukuran pemusatan dihitung sebagaipenambahan nilai semua individu-individu secara bersama dan dibagi denganjumlah dalam kelompok.

Median - median adalah nilai tengah dari sekumpulan pengamatan yang disusunmenurut besaran.


Mode - mode adalah frekuensi yang paling sering terjadi dari sekumpulanpengamatan. Sekumpulan pengamatan biasanya dapat mempunyai lebih dari satumode (lihat juga distribusi Bimodal).

Monitoring - keragaan dan analisis dari pengukuran rutin pada deteksi awalperubahan prevalensi atau kejadian penyakit, kesehatan, atau perubahan parameterproduksi.

Multistage Sampling - (penarikan contoh banyak tahap) - istilah yang digunakan untukpemilihan contoh dalam dua tahap atau lebih. Seperti halnya pemilihan contoh daribeberapa kumpulan dan juga contoh ternak dalam kumpulan tersebut. Nominal Data - (data nominal) - tipe data yang mana kategori-kategorinya dibatasinamun tidak berurut, seperti halnya bangsa dan warna mata.

Normal - keragaman yang bersifat umum dalam populasi yang diamati ataukelompok populasi; atau tingkat keseringan kejadian dalam populasi yang diamatiatau kelompok.

Normal Distribution - (sebaran normal) - sebaran frekuensi kontinu yang simetrisdimana kedua ujungnya dapat diperluas dengan tidak terbatas, yang identik dengannilai tengah hitung, mode dan median. Dalam bentuk grafik, kurvanya berbentuklonceng yang pentahapannya atau bentuknya sangat ditentukan oleh rataan danragam.

Null Hypothesis - (hipotesis nol) - suatu hipotesis yang menyatakan bahwa duapeubah tidak mempunyai hubungan satu sama lain, ataupun sebaran dua populasiatau lebih tidak berbeda satu sama lain.

Numerator - (pembilang) - bagian atas suatu pecahan yang digunakan untukmenghitung laju (rate) atau nisbah.

Observational Study - (studi observasi) - suatu studi epidemiologik dimana alammemperkenankan perubahan atau perbedaan satu sifat yang dipelajari dalamhubungannya dengan perubahan atau perbedan dengan yang lain tanpa campurtangan peneliti (seperti deskriptif, kontrol kasus yang mewakili keseluruhan,kelompok)

Occurrence - (kejadian) - suatu penyataan yeng menunjukkan adanya penyakit tanpaadanya frekuensi yang nyata. Definisi ini untuk penggunaan kata dalam laporanpenyakit ternak yang bersifat internasional.

Ordinal data - (data bilangan urutan) - suatu bentuk data yang mempunyai kategoriterbatas dengan urutan dari terbawah sampai tertinggi (seperti tingkat keseriusanpenyakit).

Outbreak - (wabah) - kejadian penyakit dalam sekumpulan atau kelompok ternakteridentifikasi lainnya. Untuk kegunaan praktis, padanannya adalah epidemi.

Outliers - (pencilan) - observasi-observasi yang berbeda cukup luas dengansekelompok data, yang dicurigai karena terjadi kesalahan pencatatan , atau memberikesan bahwa nilai tersebut berasal dari populasi yang berbeda.


Pandemic - kejadian epidemi di daerah yang sangat luas, meliputi beberapa negaradan biasanya berdampak terhadap perimbangan yang besar dari suatu populasi.

Parameter - ringkasan deskripsi karakteristik suatu populasi (bandingkan denganstatistik - ukuran yang didasarkan pada ukuran contoh). Pathogenicity - (patogenisitas) - kemampuan organisme untuk menghasilkanpenyakit. Secara epidemiologik, pathogenesitas diukur sebagai persentase individu-individu yang terinfeksi yang berkembang menjadi penyakit klinis.

Power - peluang temuan perbedaan antara dua kelompok atau lebih yang cenderungberbeda. Power = 1-Beta = 1-Probability of a type II error.

Precision - (ketelitian) - kualitas dari definisi atau keadaan yang jelas. Berkenaandengan kemampuan uji atau pengukuran alat untuk memberikan hasil yang tetapjika pelaksanaannya diulang. Kadang-kadang juga disebut dengan ripitabilitas.

Predictive Value - (nilai dugaan) - pada uji screening atau uji diagnostik, nilai ujipositif dugaan adalah imbangan antara ternak yang sakit dengan yang menurut ujiadalah positif. Nilai uji negatif dugaan adalah peluang bahwa ternak dengan ujiyang negatif tidak mempunyai penyakit. Nilai uji dugaan ditentukan oleh kepekaandan kekhususan uji, dan prevalensi kondisi pada waktu uji tersebut dilaksanakan.

Prevalence - (prevalensi) - imbangan kasus penyakit atau kondisi lain ada dalampopulasi tanpa beberapa perbedaaan antara kasus lama dan kasus baru. Jikadigunakan tanpa kualifikasi istilah biasanya menggambarkan jumlah kasus sebagaiimbangan dari populasi pada resiko titik waktu tertentu (titik prevalensi).

Prevalensi = Jumlah kasus pada titik waktu tertentu Populasi pada resiko pada titik waktu yang sama

Prevalence study - lihat cross-sectional study

Primary Case - (kasus awal) - individu yang memasukkan penyakit ke dalamkumpulan, kelompok, atau kelompok lain yang dipelajari. Tidak perlu kasuspertama didiagnosa dalam kumpulan. Lihat index case.

Proportion - (imbangan) - pecahan dimana pembilang adalah bagian dari penyebuta fraction where the numerator is a subset of the denominator.

Prospective Study - lihat Cohort Study.

Qualitative data - (data kualitatif) - yang mempunyai kualitas khusus , seperti bangsa,jenis kelamin, atau warna. Lihat nominal data (data nominal).

Random - (acak) - ditentukan secara kebetulan.

Randomisation - (pengacakan) - alokasi individu-individu atau kelompok-kelompoksecara kebetulan. Dalam batas keragaman kebetulan, pengacakan dapat membuatkelompok kontrol dan kelompok pengamatan serupa pada waktu awal pengamatandan meyakinkan bahwa pertimbangan seseorang dan prasangka peneliti tidakmempengaruhi alokasi. Sebagai catatan bahwa alokasi acak sering dilaksanakan


dengan bantuan tabel bilangan acak atau dengan pembangkit elektronik bilanganacak.

Random Sample - (contoh acak) - contoh dari populasi yang disusun bahwa setiapanggota dari populasi mempunyai kesempatan yang sama dan tidak sama sekaliuntuk dipilih.

Random Sampling - (penarikan contoh acak) - prosedur pemilihan individu-individudari populasi sehingga setiap individu mempunyai peluang yang sama untuk dipilihsebagai contoh.

Rate - (laju) - gambaran perubahan suatu jumlah per unit waktu. Ini merupakannisbah dimana sifat-sifat penting yang ada pada waktu itu adalah merupakan unsurdari penyebut dan yang mana ada adalah hubungan yang berbeda antara pembilangdan penyebut. Lihat juga ratio (nisbah) dan proportion (imbangan).

Ratio - (nisbah) - gambaran hubungan antara pembilang dan penyebut dimanakeduanya saling terpisah dan jumlahnya berbeda, pembilang tidak dimasukandalam penyebut.

Relative Risk - nisbah suatu kejadian penyakit pada individu-individu yang tampaksakit terhadap faktor hipotesis untuk kejadian pada individu-individu yang tidaktampak; ukuran gabungan umumnya digunakan pada studi kelompok (cohortstudies). Lihat odds ratio.

Sakit Tidak sakit

Tampak a b

Tidak tampak c d

Relative Risk adalah [a/(a+b)] ¸ [c/(c+d)]

Repeatability - (ripitabilitas) - kemampuan uji untuk memberikan hasil yang tetappada uji yang diulang . Lihat precision (ketelitian).

Response Rate - jumlah peralatan survei yang lengkap atau dikembalikan ( sepertidaftar pertanyaan, wawancara dsb.) dibagi dengan jumlah total individu-individuyang dipilih untuk pengamatan.

Retrospective Study - studi yang mengumpulkan dan menggunakan data yangberhubungan dengan masa lalu. Studi kontrol suatu kasus adalah retrospektif sebabmereka melihat masa lalu dari titik terjadinya pengaruh yang diketahui untukmenentukan faktor-faktor penyebab. Robust - uji statistik digambarkan sebagai kuat jika kesimpulannya benar bahkan jikaasumsi yang melekat dalam uji dilanggar.

Sampling - (penarikan contoh) - proses pemilihan sejumlah subyek yang mewakili darisemua subyek dalam kelompok tertentu. Kesimpulan-kesimpulan didasarkan padahasil contoh mungkin hanya dapat dihubungkan pada populasi yang diambil contoh.Lihat juga random sample dan selection bias.


Screening - (penyaringan) - menyatakan secara tidak langsung pokok persoalanpopulasi atau contoh dari populasi untuk uji atau prosedur diagnostik, dengantujuan mendeteksi penyakit. Uji-uji yang digunakan untuk tujuan ini biasanyamurah, mudah dibentuk, sensitif, tetapi sering tidak begitu khusus.

Sensitivity - (kepekaan) - merupakan imbangan ternak-ternak yang benar-benar sakitdalam populasi yang disaring yang diidentifikasi sebagai sakit melalui suatu uji.Merupakan ukuran peluang bahwa individu yang sakit di identifikasi secara telitimelalui suatu uji.

Sentinel Herds - (sekumpulan pengawal) - sekelompok yang layak mewakili populasisecara keseluruhan dan yang diuji dengan selang yang teratur terhadap penyakitmenular untuk menentukan adanya dan tingkat penyebaran penyakit yang terjadidalam populasi.

Seroepidemiology - studi epidemiologik yang didasarkan pada pengujian serumyang diambil dari populasi atau contoh dari populasi.

Significance, Level of - juga dikenal sebagai alpha (") atau Type I error rate. Peluangyang katakanlah terdapat perbedaan ketika tidak ada yang

Spatial distribution - hubungan kejadian penyakit dengan lokasi dari individu-individu ternak atau kelompok-kelompok ternak.

Specificity - imbangan ternak-ternak yang benar-benar tidak sakit yang diidentifikasimelalui uji yang tepat. Seperti sensitivity, specificity adalah peluang bersyarat.

Specific Rate - menggambarkan frekuensi sifat per unit ukuran populasi tertentu.

Sporadic - kejadian penyakit yang tidak teratur dan umumnya jarang terjadi dantanpa terlihat beberapa pola yang mendasarinya.

Standard Deviation - (simpangan baku) - ukuran sebaran atau keragaman. Setaradengan akar positif dari ragam. Rataan yang menunjukkan dimana nilai-nilaikelompok terpusat. Simpangan baku adalah ukuran bagaimana luasnya sebarannilai-nilai disekeliling rataan populasi.

Standard Error - (galat baku) - ukuran keragaman contoh statistik yang secara spesifikhubungan rataan observasi dengan rataan sebenarnya dari populasi.

Statistic - (statistik) - ringkasan nilai yang dihitung dari contoh observasi biasanyauntuk mengestimasi parameter populasi.

Statistical Significance - (nyata secara statistik) - beberapa metode statistik untukmembuat estimasi peluang dariderajat yang diobservasi secara gabungan antarapeubah tak bebas dan peubah bebas yang dilampai berdasarkan hipotesis nol. Dariestimasi ini suatu hasil dapat dinyatakan sebagai “nyata” secara statistik. Biasanyaderajat nyata secara statistik dinyatakan sebagai nilai “P” atau nilai peluang. Lihatjuga Significance, Level of.

Statistics - ilmu dan seni yang berhubungan dengan keragaman data melaluipengumpulan, klasifikasi dan analisis yang sesuai.


Stratified Sample - (contoh berstrata) - melibatkan pembagian populasi menjadibeberapa kelompok yang berbeda berdasarkan beberapa sifat penting, seperti ukurankelompok, dan pemilihan contoh acak pada setiap kelompok.

Surveillance - (pengamatan) - suatu sistem atau teknik pengukuran untukmeningkatkan pengetahuan mengenai populasi melalui pengumpulan, analisis, daninterpretasi data dengan maksud untuk mendeteksi awal suatu kasus penyakit atauperubahan status kesehatan suatu populasi. Sasaran dari surveillance adalahtindakan yang diarahkan untuk pengobatan atau pencegahan dari kondisi tersebut. Survey - (survei) - suatu pengamatan yang mana informasi dikumpulkan secarasistematik. Systematic Sample - (contoh sistematik) - suatu prosedur pemilihan menurut beberapaaturan sederhana yang sistematik, seperti setiap sapi ke 5 dari sekumpulan sapi yangmasuk kandang pemerahan. Contoh sistematik dapat berperanan terhadapkesalahan yang membuat tidak berlaku umum.

Temporal Distribution - hubungan kejadian penyakit dengan waktu.

Trend - pergerakan waktu yang lama dalam serangkaian urutan (seperti rangkaianwaktu). Gambaran penting adalah bahwa pergerakan, mungkin tidak teratur dalamperiode pendek,menunjukkan pergerakan tetap dengan arah yang sama pada periodeyang panjang. Type I Error - (kesalahan jenis I) - kesalahan yang terjadi apabila menggunakan datadari contoh yang menunjukkan gabungan yang nyata secara statistik ketika tidakada gabungan yang terdapat dalam populasi. Sama dengan tingkat nyata atau alpha(").

Type II Error - (kesalahan jenis II) - kesalahan yang terjadi dari kegagalanmenunjukkan gabungan yang nyata secara statistik ketika sesuatu berada dalampopulasi. Sama dengan ($). Kekuatan studi sama dengan 1-beta.

Validity - (validitas) - derajat yang mana suatu pengamatan atau pengujianmengukur apa yang dikemukakan untuk diukur. Variable - (peubah) - lihat Dependent variable, Independent variable.

Variance - (ragam) - ragam dari serangkaian pengamatan adalah jumlah kuadrat darisimpangan setiap pengamatan dengan nilai tengah hitung dari pengamatan, dibagidengan kurang satu daru jumlah pengamatan.

Virulence - merupakan derajat patogenisitas dan menunjukkan kepelikan penyakityang dihasilkan oleh agent dalam induk semang. Secara epidemiologik, ini diukursebagai persentase individu-individu yang sakit yang menjadi parah atau mati.Kadang-kadang, laju kasus yang menjadi fatal dianggap sebagai indikator untukkedahsyatan penyakit.

Appendix FPersamaan Statistik

Definisi simbulSimbul yang digunakan berdasarkan terminologi Levy and Lemeshow (1991) andYamane (1967).

M = number of clusters or PSUs in the population (villages).m = number of clusters sampledN = number of SSUs in the population (animals).n = number of SSUs sampledNi = number of SSUs in the ith clusterni = number of SSUs sampled in the ith cluster

= average number of SSUs sampled per cluster, which is equal to ni if a constantnnumber of SSUs is used

A = proportion of population with the characteristic of interestBi = proportion if the ith cluster with the characteristic of interestswtb

2 = sample variance between clustersswti

2 = sample variance within clustersxij = the observation of the jth SSU in the ith cluster, coded as 1 for individuals with

the characteristic of interest, and 0 for those withoutxi = the sum of the j values in cluster i.

= variance of the estimated proportionV(A)

309 Appendices Toolbox Survey 309

A '

jm

i' 1jni

j' 1xij

m n

(1)

V(A) '1m

1m & 1 j

m

i'1(Bi & A)2 (2)

Bi '1n j

n

j'1xij '

xi

n(3)

C ' C0 % C1 m % C2 mn (4)

Prevalence surveys

PPS sampling

Prevalence estimate

The estimate of the proportion of the population with the characteristic ofinterest (for example, the proportion of animals with protective titres to FMD) (Yamane 1967) is:The sampling scheme produces a self-weighting sample, which means that each SSU

has an equal probability of being selected. An unbiased estimate of the populationproportion is therefore simply the proportion of positive SSUs in the sample, or thetotal number of positive SSUs in the sample divided by the total sample size.

Variance estimate

An unbiased estimator of the variance of the estimate is given by:

where is defined as:Bi

Sample size calculation

The usual method of calculating the optimal value of m and is based on thenuse of a cost function (e.g. Levy and Lemeshow 1991, p.262). The choice of costfunction depends on the nature of the survey work, and can be quite complex. Forinstance, the curve produced may not be continuous. This would occur if, at somepoint, the number of animals per village exceeded that which could be examined inone day. After this point, extra travel or accommodation costs may be incurred. Thetravel costs also depend on the way in which field sites (clusters) are visited: theymay be visited one at a time, returning to a central base each time, or two or moremay be visited on each trip. Despite these complications, a simple cost function willusually be adequate, taking the general form:

where C = total costs, C0 = fixed costs, C1 = cost per PSU, and C2 = cost per SSU. Thevalue of which will minimise the variance subject to the constraint of the costnfunction can be found by (Yamane 1967):

310 Appendices Toolbox Survey 310310 A p p e n d i c e s

n 'c1

c2

s 2wti

s 2wtb &

s2wti

N

(5)

n 'c1

c2

s 2wti

s 2wtb

(6)

s 2i '

1ni & 1 j

ni

j'1(xij & xi)

2 'n Bi (1 & Bi)

n & 1(7)

s 2i '

1m j

m

i'1s 2

i ' s 2wti (8)

s 2wtb '

1m&1 j

m

i'1( Bi & A )2 (9)

CI ' A ± z(1& "2

) V(A) (10)

V(A) 's 2

wtb

m(11)

If the number of animals sampled per village is much less than the village population,this simplifies to:

where the sample estimate of the within-cluster variances is:

the mean of the within-cluster variances is:

which is equal to the weighted mean of the within-cluster variances, as the weightsni are all equal. The sample estimate of the variation between clusters is:

Equation 5 can be used to calculate the optimal number of animals (resulting inminimum total variance) to be sampled per village for specified per village and peranimal costs, and variance estimates. When a fixed budget is available for the survey,the optimal number of villages required for a survey of a given cost can be calculatedby substituting this value of into the cost function 4. For ongoing surveillance,nensuring that survey estimates achieve the necessary level of precision is moreimportant. The number of villages that yield an estimate of a given accuracy may becalculated in the following way.

The confidence interval for the prevalence estimate is given by (Levy and Lemeshow1991, p.53):

where is the standard normal deviate (1.96 for a 95% confidence interval). Thez(1& "2

)

variance Equation 2 can be rewritten as:

By substituting Equation 9 into Formula 2 and rearranging, we get


m 's 2

wtb

u

z(1& "

2)

2 (12)

R 'Var (A)

A'

swtb

m A(13)

m 's 2

wtb

A20 R 2

(14)

A ' x '

Mm j

m

i'1

Ni

nijni

j'1xij

Mm j

m

i'1Ni

'

jm

i'1Ni xi

jm

i'1Ni

(15)

where u is half the width of the confidence interval. This approach is adequate whenthe estimated proportion is neither very large or very small. However, if theprevalence is high or low, then using a fixed-width target confidence interval may beinappropriate. An alternative approach involves the use of relative error, R, definedas:

In order to ensure that the desired relative error is achieved for proportions down toA0, the appropriate number of villages to sample using this approach can then becalculated as:

SRS samplingPPS sampling provides estimates of relatively low variance, and the selection of

a fixed number of animals per village makes field work more predictable. However,to achieve these benefits, a sampling frame which includes reliable data on villagelivestock populations is required. When a sampling frame with no such data isavailable, simple random sampling (SRS) must be used at the first stage. In order toachieve a self-weighting sample (in which every animal in the population has thesame probability of selection), a fixed proportion of the village population must besampled at the second stage. This sampling scheme therefore requires simple randomsampling with replacement of m villages from a total of M, and then simple randomsampling (without replacement) of ni animals from the ith village total of Ni, such thatni/Ni (the second-stage sampling fraction, or f2) is constant (or nearly so).

Prevalence estimate

As N, the total number of animals in the population, is unknown, this valuemust be estimated. Using the ratio-to-size estimate (Cochran 1977, p.303), theestimated proportion is:

This mean per village is equal to the mean per animal when f2 is constant. Ratioestimates of this nature are subject to some bias, but are required when an estimateof the population size is not available.


var(x) ' mse(A) '1

N 2

M 2

m(1& m

M)

'mi'1

N 2i (xi&x)2

m&1%

Mm j

m

i'1

N 2i (1&

ni

Ni

)s 22i

ni

(16)

nopt 'S2

S 2b&

S22

N

c1

c2 (17)

S 2b '

jM

i'1N 2

i ( X i&X )2

N 2(M&1)S 2

b '

Mm j

m

i'1N 2

i ( x i&x )2

N 2(M&1)

(18)

S 22 ' j

M

i'1

Ni

NS 2

2i S 22 '

Mm j

m

i'1

Ni

Ns 2

2i (19)

f2 'n

N(20)

mse(A) '1m

(S 2b &

S 22

N%

1n

S 22 ) &

S 2b

N(21)

Variance estimate

When biased estimators are used, estimates of the mean square error (mse) arepreferable to the variance, as they take this bias into account. An estimator of the msefor the above ratio estimate is given by:


For optimal allocation of number of villages and number of animals based oncosts assuming the same cost function as formula 4 above, except that the per-villagecosts will now include the cost of developing a sampling frame for the village. Theoptimal average number of animals sampled per village ( ) can be calculatedn(Cochran 1977, p.314):

where the weighted variance among villages per animal, and a slightly biased(upwards) estimate are:

and the weighted mean of within village variances and its unbiased sample estimateare:

Calculation of the optimal second-stage sampling fraction (f2) requires an estimate ofthe average village livestock population:

Calculation of the optimal number of villages to sample is based on the followingformula:


mopt '

S 2b &

S22

N%

1

nS 2

2

u

z(1& "

2)

2%

S2b

N

(22)

mopt '

S 2b &

S22

N%

1

nS 2

2

A20 R 2 %

S2b

N

(23)

A '

jm

i'1Nixiwi

jm

i'1Niwi

(24)

var(A) '1

m(m&1)N 2

A

Br 2

2

jm

i' 1Ni

wi

ci

(Bi&B)2 (25)

N 'Aa j

m

i'1Niwi (26)

To calculate the optimal number of villages based on a fixed width confidenceinterval (size 2 × u),

Alternatively, the relative error can be used as in formula 14 above:

RGCS samplingRandom geographical coordinate sampling (RGCS), described in Chapter 3,

allows the random selection of villages in the absence of a village sampling frame.When using RGCS for the first stage of a two-stage sampling scheme, calculation ofan unbiased estimate requires village proportions to be weighted by the number ofvillages within the selection radius for the randomly selected point.

Prevalence estimate

The estimate of the proportion is:

where m is the total number of villages and wi is the number of villages around theith random point. If the proportion of circles which straddle the border of the studyregion is large (say greater than 10%) it is advisable to modify Equation 24 to take thearea of the circles outside the study region into account. This is achieved by replacingwi with wi/ci, where ci is the proportion of the ith circle lying within the study region.

Variance estimate

An estimator for the variance of the estimated proportion is

where is the estimated total number of animals in the population, A is the totalNarea of the study region and r is the selection radius used. may be estimated as:N

where a is the total area inside the selection radii around the random coordinates.This is equal to (mt B r2) - aexternal, where mt is the total number of circles used(including those with no villages), r is the selection radius, and aexternal is the sum of


f2 'B2 C1

(B1&B2) C2 N )(27)

B1 ' jM

i'1N 2

i

wi

ci

(Bi & B)2 B1 'Aa j

m

i'1N 2

i

wi

ci

(Bi & B)2

B2 ' jM

i'1Ni

wi

ci

S 22i B2 '

Aa j

m

i'1Ni

wi

ci

S 22i

C1 ' Cu%ClN) S 2

2i '1

ni&1jni

j'1(xij&Bi)

2

N )'

1Wj

M

i'1Ni

wi

ci

N )^'

1W

Aa j

m

i'1Ni

ci

wi

W 'A

Br 2

(28)

V 'u 2

z1& "2

or V ' R 2A20 (30)

m 'W

N 2VB1 & B2 %

B2

f2(31)

( )

( )

( )

$ ( ) $

$ $

$

B N mAa

S

BN

S

N N

bwc

wc

cw

i

i

i

i

i

i

1

2 2

2 22

1

1

≈ −

≈

′ ≈

(29)

the area of the parts of circles lying outside the study area. These values are mosteasily calculated with a GIS.

The variance given by Equation 25 may be biased if the variability of the quantity ofinterest is greater in high density areas than in lower density areas. If there is reasonto suspect that this is the case, then simple random sampling would be preferable.However, when no sampling frame can be constructed, RGCS may be the onlyalternative despite this potential bias in the variance.


The optimal second stage sampling fraction is found from:

where the values and their corresponding estimates are:

The approximate relationship between B1, B2, and sb2, s2

2 and (using average$ ′N N

weighting values) is as follows:

To calculate m, these equations can be combined with the desired confidence intervalhalf-width, u, or desired relative error, R, using:

The number of villages to be sampled is then found from:


f 'nh

Nh

'nN

(32)

Wh 'nh

n'

Nh

N(33)

Pt ' j Wh Ph (34)

var(Pt) ' j W 2h var(Ph) (35)

Stratified samplingStratification of the sample will almost always improve the variance of the estimate(Levy and Lemeshow 1991, p.105), as well as providing some practical advantages.Stratification is also important if separate estimates need to be made for the differentstrata. The OIE recommends stratification for random geographical coordinatesampling for these reasons (OIE 1990). Ideally, strata should be created such that thevariation within strata is minimised, and variation between strata is maximised.However, for surveys of this type, very little population data is available.Stratification by geographical area is therefore perhaps the only practical option. Itcan generally be expected that serological response will be variable between regions,and this stratification would lead to lower variance. Administrative subdivisions arethe most readily available geographical areas for stratification.

A conceptually simple approach to stratified sampling is to use proportionatesampling of elements. This means that within each stratum, the sampling fraction isequal to the overall sampling fraction for the whole sample. Each stratum'scontribution will be proportional to its size.

Under stratified sampling, each of the strata can be treated as independent samples,and the proportions and standard errors calculated separately. To combine thesestrata estimates into an overall estimate, each stratum is assigned a weight, Wh. Theseweights are generally the proportion of the population contained within the stratum.In this case, an estimate of the proportion of villages in each stratum is used, as thenumber of livestock in each stratum is usually unknown. Where it is impossible toestimate the number of villages in a stratum, the area of the geographical subdivisioncould be used to weight strata. Kish (1995, p.80) points out that when estimates areused as weights, the formulae used to combine strata no longer strictly hold, and willsimply be approximations. In practice, good estimates of the number of villages ineach area will often be available.

Under proportionate sampling, a constant sampling fraction is used, so that (Kish1995, p.80)

where f is the sampling fraction, nh is the number of villages chosen per district, Nh

is the total number of villages per district, n is the sample size and N is the populationtotal number of villages. In this case, the stratum weights will be

The estimate of the population proportion, Pt, across strata is then simply theweighted sum of the strata proportions, using the calculated weights:

The estimate of the variance is equal to the sum of the strata variances weighted bythe square of the strata weights:


Ac '

jL

h'1Xh

jL

h'1Nh

(36)

v(Ac) '1

N 2 jL

h'1

1mh(mh&1) j

mh

i'1(d )

hi&d )

h)2 (37)

d )

hi 'Nhi dhi

Zhi

d )

h '1

mhjmh

i'1dhi

dhi ' xhi & Ac

(38)

Zhi '1

Mh

for simple random sampling

'Br 2

A

ci

wi

for random geographic coordinate sampling.(39)

True PrevaAP SpSe Sp

lence =+ −+ −

11

(40)

Calculation of the final estimates is therefore simply a matter of calculating the strataestimates and combining them with the above equations. The strata estimates maybe derived in any way, but in this case are all calculated based on the two-stagesampling design used to collect them.

When a ratio estimate is being used (as in the equations above for simple randomsampling and random geographic coordinate sampling), and either the number ofvillages in each stratum is small, or the number of strata is large, this approach maylead to significant bias in the estimates. In this case, the combined ratio estimate Acis preferable (Cochran 1977, p.320):

An estimator of the variance of the combined estimate is:

where

and the selection probabilities are:

Apparent prevalence to true prevalence

Prevalence calculation

Prevalence estimates based on the use of an imperfect test must be corrected totake account of test performance. The formula to convert Apparent Prevalence (AP)to True Prevalence is:

Confidence interval

If the prevalence estimate has be calculated using simple random sampling, theconfidence interval can be calculated from the variance estimate, given by:


var( $ )( )

( )p

p pn Se Sp

=−+

12 (41)

( $ ( var( $ ) ), $ ( var( $ ) ))p Z p p Z p− × + ×α α2 2

(42)

The confidence interval is


N '(nA % 1) (nB % 1)

(n11 % 1)& 1 (43)

var(N) '(nA % 1) (nB % 1) (nA & n11) (nB & n11)

(n11 % 1)2 (n11%2)(44)

( ) ( )X

O EE

O EE

2 1 1

2

1

2 2

2

2

=−

+−

(46)

nad

e

=2 1

2

τ α β( , , )(log )

(45)

Incidence rate surveys

Capture/recapture

Estimate of Total

Seber (1970) uses an unbiased modification of the original formula shown inthe text:

Confidence interval

The variance can be calculated as (Seber 1970)McCarty et al. (1993) calculate the 95% confidence interval by assuming a normal

distribution and using . Yip et al. (1995) warn that this approach isN ± 1.96 varnot reliable for log-linear modelling, and that a likelihood interval (Hook and Regal1982) or bootstrap procedure (Buckland 1984) should be used. In this two-sampleexample, the variance Equation 44 has been used and a normal distribution assumed.

Survival analysis

Sample size

The sample size required to detect a difference between two populations maybe calculated using the following formula (Lee 1992, p.341). The formula indicatesthe number of uncensored observations required in each group.

Where and is the larger of the expected median survival times of the twoa =µµ

1

2

µ1

groups and is the smaller and is a non-centrality parameter for 2µ2 τ α β( , , )1groups, with alpha and beta being Type I and Type II errors.

Log-rank test

The formula for the chi-square test used to determine if the survival experienceof two populations is different is (Lee 1992)


9Disease in this context is defined in its broadest context: possessing the abnormality or state ofinterest. In surrogate tests for disease, it may mean, for example, the presence of antibodies.

R '

O1

E1

O2

E2

(47)

P(T % ' x) 'nx

[pSe % (1& p) (1& Sp)] x [p (1& Se) % (1& p) Sp)] n& x (48)

Hazard ratio

The hazard ratio, R, is a measure of the relative survival experience of the twogroups (Altman 1991). It is defined as:

where O represents the observed number of failures and E the expected number offailures, and the subscripts represent groups 1 and 2. Altman (1991) also presents analternative approximation for the log hazard ratio, based on the same varianceformula as used in the log-rank test which allows the calculation of approximateconfidence intervals for the ratio.

Freedom from disease

Probability formulaIn this discussion, the meaning of the symbols used is as follows:

p prevalenceSe sensitivity;Sp specificityD+ disease9 positive animals (true positives);D- disease negative animals (true negatives)T+ test positive animals (positive reactors);T- test negative animals (negative reactors)P() the probability of an event with the event of interest described in the bracketsx the number of T+ in a sampley the number of D+ in a samplen sample sizeN population sized number of diseased D+ animals in the population

the number of ways that x objects can be drawn from n, equal to nx

n!

x! (n & x)!

Infinite population (or sampling with replacement)

The probability of observing x reactors when testing n animals from an infinitepopulation is given by the binomial distribution modified to take account of testsensitivity and specificity:

Finite population (sampling without replacement)

To overcome the limitations of other commonly used formulae (the assumptionof an infinite population or sampling with replacement), the hypergeometricdistribution can be modified for imperfect tests. The number of D+ in the sample hasa hypergeometric distribution. Given y D+ in the sample, the number of truepositives is Bin(y,Se), and the number of false positives is Bin(n-y, 1-Sp). We will


P(T % ' x) ' jd

y' 0

dy

N&dn&y

Nn

jmin(x,y)

j' 0

yj

Se j (1&Se)y& j n&yx& j

(1&Sp)x&j Sp n&x&y% j (49)

have x T+ if we have j true positives and x-j false positives. By considering thepossible values of y and j, we can write down:

ReferencesAltman, D.G. (1991) Analysis of survival times. In: Practical Statistics for Medical

Research. Chapman & Hall, London, 365-395Buckland, S.T., (1984) Monte Carlo confidence intervals. Biometrics 40:811-817Cochran, W.G. (1977) Sampling Techniques, 3rd ed. John Wiley & Sons, Inc., New YorkHook, E.B. and Regal, R.R., (1982) Validity of Bernoulli census, log-linear, and

truncated binomial models for correcting for underestimates in prevalencestudies. American Journal of Epidemiology 116:168-176

Kish, L. (1995) Survey Sampling. John Wiley and Sons, New YorkLee, E.T. (1992) Statistical methods for survival data analysis, 2nd ed. John Wiley & Sons,

Inc, New YorkLevy, P.S. and Lemeshow, S. (1991) Sampling of Populations: Methods and Applications,

2nd ed. John Wiley & Sons, Inc, New YorkMcCarty, D.J., Tull, E.S., Moy, C.S., Kwoh, C.K. and LaPorte, R.E., (1993)

Ascertainment corrected rates: Applications of capture-recapture methods.International Journal of Epidemiology 22:559-565

OIE (Office International des Épizooties) (1990) Guide to epidemiological surveillance forrinderpest., Paris

Seber, G.A.F., (1970) The effect of trap response on tag recapture estimates. Biometrics26:13-22

Yamane, T. (1967) Cluster Sampling (II):Probability proportional to size. In:Elementary Sampling Theory. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 237-271

Yip, P.S.F., Bruno, G., Tajima, N., Seber, G.A.F., Buckland, S.T., Cormack, R.M.,Unwin, N., Chang, Y.-F., Fienberg, S.E., Junker, B.W., LaPorte, R.E., Libman, I.M.and McCarty, D.J., (1995) Capture-recapture and multiple record systemsestimation II: Applications in human diseases. American Journal of Epidemiology142:1059-1068

Appendix GProgram Komputer


Desa Random

Tujuan

Seleksi sampel secara random dari suatu kerangka sampling, menggunakan SRS(simple random sampling atau PPS (probability proportional to size sampling,penggantian dan stratifikasi yang bersifat pilihan

Masukan

• File data dalam format dBASE atau Paradox• File harus berisi identifier untuk tiap unsur, dan bersifat pilihan, field untuk

ukuran jumlah (populasi) dan stratifikasi.

Keluaran

• Daftar unsur-unsur yang diseleksi secara random• Mungkin dicetak atau disimpan dalam suatu tabel baru

Versi Dos ? Tidak

Rujukan Halaman: 52

Hewan Random

Tujuan

Simple random sampling dari hewan dari suatu kerangka sampling ternak desa.

Masukan

• Jumlah hewan yang dimiliki oleh tiap pemilik ternak

Keluaran

• Hewan yang diseleksi secara random diidentifikasi dengan nomer ID pemilikternak, dan nomor hewan secara berurutan

Versi Dos ? Ya

Rujukan Halaman: 58


RGCS (Win95)

Tujuan

Seleksi koordinat random untuk RGCS

Masukan

• Koordinat-koordinat dari suatu empat persegi panjang yang membatasi areastudi (format derajat Cartesian atau Desimal)

• Angka dari titik-titik yang diseleksi

Keluaran

• Koordinat-koordinat random• Mungkin dicetak atau disimpan ke suatu tabel baru

Versi Dos ? Tidak

Rujukan halaman: 68

RGCS (ArcView GIS)

Purpose

Seleksi koordinat random dalam satu atau lebih poligon irregular untuk randomgeographic coordinate sampling.

Masukan

• Peta digital (ArcInfo coverage atau ArcView Shapefile format) dengan polygonyang menunjukkan area studi.

• Angka dari titik-titik yang diseleksi• Polygon mewakili area studi• Radius seleksi

Keluaran

• Koordinat-koordinat random, ditampilkan pada layar dengan batasan lingkaranditentukan oleh radius seleksinya

• Koordinat mungkin dicetak atau disimpan dalam file database• Tampilan peta mungkin dimanupulasi atau dilapisi dengan data yang berguna

dari jarak jauh pada titik-titik terseleksi di layar.

Versi Dos? Tidak

Rujukan Halaman: 69


Prevalensi

Tujuan

Perhitungan jumlah sampel untuk survei prevalensi dua tahap menggunakansatu dari tiga rancangan survei (SRS, PPS, RGCS), and perhitungan prevalensi danestimasi lain dari hasil-hasil survei tersebut.

Masukan

Untuk analisa data survei:• File data dalam format Paradox atau dBASE dengan status penyakit, ID unit

sampling tahap pertama (desa).• Pilihan, (tergantung pada rancangan survei) file kedua dengan strata ID,

populasi desa,berat, radius seleksi, dan jumlah area studi.Untuk perhitungan jumlah sampel:

• Prevalensi yang diperkirakan• Perkiraan varian dalam dan antara desa• Biaya per desa atau biaya per hewan• Jumlah total desa dan rata-rata populasi desa• Tingkat kepercayaan dan akurasi yang diinginkan

Keluaran

Analisa data:• Perkiraan prevalensi, dengan varian dan interval kepercayaan

Perhitungan jumlah sampel:• Jumlah sampel tahap pertama dan kedua yang optimal (biaya minimum).

Versi Dos? Tidak

Rujukan Halaman 163

Membandingkan Prevalensi

Tujuan

Membandingkan perkiraan prevalensi dari dua survei untuk menentukanapakah perbedaannya mungkin nyata atau hanya karena peluang.

Masukan

• Perkiraan prevalensi dan varian dari dua survei.

Keluaran

• Nilai P: Probabilitas yang mana dua pengamatannya berasal dari populasi yangsama.

Versi Dos? Tidak

Rujukan Halaman 167


Prevalensi sejati

Tujuan

Menghitung prevalensi sejati yang didasarkan pada prevalensi yang nampakdan uji performan.

Masukan

• Prevalensi yang nampak• Uji sensitifitas• Uji spesifisitas

Keluaran

• Prevalence sejati• Interval kepercayaan (mengasumsikan simple random sampling tahap tunggal)

Versi Dos? Ya

Rujukan Halaman 165

Survival

Tujuan

Melakukan analisa survival. Khususnya menganalisa data dari surveirestrospektif wabah penyakit, membuat kurva survival Kaplan-Meier dan statistik.

Masukan

• File data dalam format dBASE atau Paradox, dengan waktu, pemeriksaan dandengan pilihan berat dan pengelompokkan field.

Keluaran

Analisa kelompok tunggal:• Kurva survival Kaplan-Meier • Mean dan median waktu survival

Analisa dua kelompok:• Kurva survival Kaplan-Meier • Uji statistik ranking Log dan Nilai P• Rasio Hazard dan interval kepercayaan

Versi Dos? Ya

Rujukan Halaman 177


Ukuran Survive

Tujuan

Perhitungan jumlah sampel untuk analisa survival

Masukan

• Mean atau median waktu survival untuk dua kelompok yang mewakiliperbedaan yang mimimum yang dapat dibedakan.

Keluaran

• Jumlah pengamatan non-sensor (desa mengingatkan wabah) diperlukan untuktiap kelompok.

Versi Dos? Tidak

Rujukan Halaman 173

CapRecap

Tujuan

Menghitung populasi total berdasarkan pada dua sumber data

Masukan

• Jumlah total pada sumber data 1• Jumlah total pada sumber data 2• Total yang nampak pada kedua sumber data

Keluaran

• Perkiraan total dalam populasi dengan interval kepercayaan

Versi Dos? Ya

Rujukan Halaman 187


FreeCalc

Tujuan

Menghitung jumlah sampel untuk survei untuk menunjukkan bebas penyakit,dan menganalisa hasil-hasil survei tersebut.

Masukan

• Uji sensitifitas• Uji Spesifisitas• Jumlah populasi• Prevalensi minimum yang diharapkan (maksimum yang dapat diterima)• Tingkat kesalahan Tipe I dan II• Sebagai tambahan, untuk analisa hasil, jumlah sampel dan jumlah reaktor

positif

Keluaran

• Jumlah sampel dan titik potong dari reaktor• Probabilitas yang populasinya terkena penyakit

Versi Dos? Ya

Rujukan Halaman 196

Appendix HContoh Daftar Pengumpulan Data

Daftar-daftar pada halaman berikut dapat dicopy atau digunakan sebagai modeluntuk mengembangkan daftar pengumpulan data yang ada untuk suatu survei.Sebagai tambahan informasi, semua lembar harus mempunyai beberapa baris padabagian atas yang menyatakan dimana data berasal, siapa yang mengumpulkannyadan kapan.

Kerangka penarikan contoh ternak di pedesaanLembar ini digunakan selama wawancara di desa untuk mencatat jumlah ternak

yang dipelihara oleh setiap peternak. Jika pengambilan contoh lebih dari satuspecies, dapat ditambahkan lajur tambahan. Copy tambahan dari lembar ini (tanpanomor sebelum dicetak) harus tersedia untuk desa-desa yang lebih luas. Waktumenggunakannya, pastikan dengan jumlah peternak pada lembar-lembar tambahansecara berurut, dan simpan bersama-sama.

Tabel nomor acakTabel ini dapat digunakan sebagai latihan pemilihan secara acak, namun khusus

untuk peternak dari kerangka sampling yang dibuat selama wawancara di desa.

Lembar pengumpulan spesimenLajur species hanya diperlukan untuk survei gabungan. Lajur tambahan dapat

ditambahkan untuk informasi lain yang berhubungan (seperti sejarah vaksinasi).

Daftar pertanyaan timbulnya penyakitDaftar ini dirancang untuk PMK. Sebagai pengganti penyakit yang diamati.

Urutan penyakit dan pola musimPastikan untuk mencatat dengan teliti suatu deskripsi penyakit.

Lembar desa RGCS (Lembar 1) dan Lembar titik acakRGCS (Lembar 2)

Lembar ini digunakan untuk pekerjaan lapang untuk penarikan contoh acakmenurut koordinat geographic.

Kerangka Penarikan Contoh Ternak di pedesaan

No Nama Peternak Jumlah Ternak Total Kumulatif Ternak yangdipilih

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

Tabel Nomor Acak9537 7654 2531 7467 2873 5885 5154 6419 9346 9458 2281 4520 1241 6730 42633014 7669 2948 7241 0139 3841 1369 1123 8300 7790 3632 9154 4698 3874 24232682 4082 3359 0932 6215 9668 4282 7428 2833 7014 0217 2737 6768 4218 30075531 1283 5400 7610 3466 2697 0649 2159 4803 7655 3325 7537 5885 1465 47464534 4703 1566 8974 8989 3953 5752 4976 1253 1041 2678 0067 1001 1802 82244202 9222 0395 0882 0406 5696 4204 7995 0571 0744 6751 8284 7202 2610 25314783 0798 7713 5203 3246 9008 1017 6802 5738 9416 0092 3831 4662 7819 51521515 3328 4102 2777 3867 8974 0632 1175 6051 8063 2795 5037 2319 6941 02857824 5298 1243 0754 4284 9480 4027 6284 1251 7275 9796 9015 0199 7321 32003894 3231 2288 0103 7834 2159 6589 7655 4435 2457 0141 3600 6792 1631 08404495 1477 3933 1570 7080 6521 1885 5664 2691 7577 8866 2425 0383 5134 12822495 0365 0326 0856 7851 0801 9001 7861 6828 4483 6681 8913 5735 9767 72446941 7266 1482 6315 5838 5539 3608 9895 4136 7294 5075 7471 0057 4551 12757136 7584 1352 4940 4637 4448 5390 8329 0559 3921 7029 2652 4622 4366 27866602 5200 3213 4913 6662 9579 7025 1113 1206 9229 5973 9585 0994 1648 95973346 4427 2525 5519 0821 0334 2335 4005 0598 6894 8161 1447 3213 7990 91325327 7977 9909 7696 3362 8331 3798 3732 6549 9457 6097 2249 9890 5228 69242541 7991 9425 0987 0809 2695 2051 1145 4111 8633 3193 5735 2601 8008 26049611 9655 9767 5203 6374 2752 2562 0175 8457 0393 2300 3658 9471 2385 60075322 9436 8575 7562 3770 7711 7100 0856 8138 1847 3270 9227 5393 7474 85667959 2467 2482 8581 4816 5323 0199 7210 2602 9477 7211 4004 2738 9695 76427906 6113 8081 2517 9752 4073 3221 3255 0388 0730 7586 9013 9009 1631 39521374 9257 1451 0624 1662 5929 1230 2935 6900 3504 0815 3387 5632 0377 44241676 9319 6404 8020 8916 9174 0284 2252 3169 0590 1531 6276 1788 3408 69726970 1559 4110 7432 2041 3362 5336 4365 9501 8548 0159 0352 4491 4694 48045850 7679 9254 5612 3905 0924 1378 0962 0437 3103 2957 7646 5019 2527 13994712 3274 0387 0697 4663 2449 3002 5661 9899 5543 7188 1043 6954 0520 58053291 6142 4611 1300 5324 5192 0015 7741 7972 7192 6577 7169 8827 3935 98887277 9996 9284 0611 6375 6807 9284 6975 3175 1465 4700 8996 3251 8478 79239425 0618 5866 1284 0362 8875 5458 2846 6681 5532 6480 8909 7075 4222 18313045 3952 3590 9404 9828 7222 5711 3926 7353 6153 0426 5545 9608 9806 78234299 8225 3096 8302 4524 8587 6188 5714 9020 6674 6780 0167 8418 4586 27542207 4564 2702 5504 4287 5653 0294 7690 3897 4751 9238 0857 4756 8867 09357750 3178 2451 8603 6500 4976 1476 2884 8548 2806 0380 5326 3127 4905 47316009 4643 3594 8319 9547 4857 5677 5734 1317 5770 3484 5591 2051 3796 46757711 8280 3680 9546 6147 2663 1095 6521 2602 3125 5871 0333 5523 5951 74229115 2208 9888 3651 2995 3651 5409 3153 1912 4784 1442 3188 7233 5272 22971634 2060 5774 7820 5607 5813 3150 3583 8092 2846 2552 7785 2049 9719 97305092 7923 9073 9726 9775 7783 8331 4648 1630 3745 3901 2776 1808 3408 73621041 1523 0736 8295 3543 9323 0040 5601 0440 7831 3570 2664 4956 7887 20885022 8169 7826 3863 6097 6440 1104 7124 3058 5921 8873 2708 2044 2776 88389198 0531 5469 3493 2502 5640 2531 9095 5617 4837 7192 8672 1628 8392 93659246 3728 5474 9748 5657 4377 8841 2910 1538 6470 4421 4721 3605 5547 68201925 3806 1808 3684 9405 7201 1973 6606 5327 7402 6204 5216 9511 0145 44072225 4105 5575 5354 9190 9667 3896 3610 4398 8622 9613 8722 7660 8141 89221507 6559 4651 7610 9162 4502 0623 8353 5306 7346 5421 4992 6490 0868 73230525 7467 5629 1470 7150 7088 2736 4571 3323 5504 3615 8199 0720 6842 15833757 9743 8240 3837 1403 9785 0110 4526 6744 1897 7339 2223 2982 0299 48673934 6211 4903 0863 5501 7117 0980 9984 9837 7574 2885 6252 6631 9876 76898185 0935 0549 2719 0349 6359 8011 8187 0842 6450 5905 1492 0645 8788 43419698 8154 0394 8064 4653 0565 6530 8610 3923 5696 6513 2257 8723 5929 5121

Lembar Pengumpulan Specimen NomorTabung

NomorPeternak

NomorTernak

Species(S / K / B)

Sex(J / B)

Umur(Thn/Bln)

Daftar Pertanyaan Timbulnya Penyakit

Nama Desa Tanggal

Nama Kabupaten No Desa

Pertanyaan I

Apakah pernah timbul penyakit mulut dan kuku di desa ini ? (T)

Ya G Tidak G

jika Ya jika Tidak

Pertanyaan 2 Pertanyaan 2

Kapan terakhir timbul penyakitmulut dan kuku di desa ini ?(Bulan dan tahun ternakpertama sakit)

Tanggal paling awal sejak andapercaya tidak ada penyakit mulutdan kuku di desa ini ?

Tanggal Tanggal

Pertanyaan 3 Pertanyaan 3

Pada waktu terakhir timbulpenyakit, berapa banyak sapidan kerbau ada di desa ini ?

Pada waktu, berapa banyak sapidan kerbau ada di desa ini ?

Babi babi

Sapi Sapi

Kerbau Kerbau

Uru

tan P

enyakit d

an p

ola m

usim

Pen

yakit atau M

asalahD

eskripsi

Sp

eciesU

rutan

Bu

lan b

iasa terjadi

12

34

56

78

910

1112

Lembar Desa RGCS (Lembar 1)

Nama Desa Titik ID Jarak Urutan Dipilih

Lembar Titik Acak RGCS (Lembar 2)

Titik ID Dikunjungi Jumlah desa

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34


Indexactive surveillance, 3, 17animal health information, 3, 14, 84, 113

need for, 14animal restraint

cattle and buffalo, 87goats, 94horses, 93Pigs, 92sheep, 94

anticoagulant, 101attitude, 112

backing up, 132bias, 21, 24

measurement, 21selection, 21

bleeding pole, 89blood collection, 96

cattle and buffalo, 97caudal vein, 97chickens, 99goat, 98guidelines, 96horses, 98jugular vein, 97pigs, 98sheep, 98

blood samples, 95transporting, 100

brainstorming, 217

CapRecap, 187capture - recapture, 183

analysis, 187background, 183data collection, 186data management, 186data sources, 185matching, 186

censoring, 121census, 18centrifuge, 101children, 105clinical prevalence, 31clustering, 199Compare Prevalence, 167competitions, 216computer programs, 4computers, 124confidence interval, 23confidence level , 156cooperation, 111crush, 87

data, 124, 126accuracy, 128categorical, 126checks, 129coding, 128completeness, 128

continuous, 126conversion, 140dates, 126dichotomous, 126dictionary, 128entry, 131error checking, 133integers, 126linking, 139management, 175missing, 129Nominal, 126numbers, 126ordinal, 126processing, 127real numbers, 126saving, 132storage, 127text, 126types, 126yes/no, 126

data analysis, 124, 141, 160database, 127dBASE, 140diagnostic tests, 32disease

impact of, 2measures of, 26patterns of, 2

disease control, 2disease names, 109disease priorities, 116double entry system, 132

encouraging participation, 106Epi Info, 4, 43, 51, 125, 129, 176

Analysis, 133counting records, 134creating a table, 130data entry, 132frequency tables, 134histogram, 136means, 135recoding, 139relate, 139scatter, 138select, 137setting up data checks, 131tables, 137

errorrandom, 24systematic, 21, 24Type I, 195Type II, 195

estimation, 23evacuated tubes, 95

faecal sample, 95field, 127, 129field trips, 218field work, 219


FreeCalc, 196analysis of results, 204formulae, 206Infinite Population Size, 207Maximum Sample Size, 207sample size, 196, 201

freedom from disease, 190data analysis, 204herd or village, 194Large-area surveys, 199proving, 191sample size, 194, 200

frequency tables, 134fun, 113

games, 216geographical information system, 67georeference, 73GIS, 67global positioning system , 67GPS, 67group discussions, 216

halter, 88, 93nose, 88rope, 88

hardware, 124Hazard Ratio, 182histograms, 136

import, 140Incidence rate, 28

analysis of two data sources, 183village-level, 170

inference, 20information sources, 84

collecting specimens, 85examining animals, 85existing records, 84interviews, 84

landmarks, 120language, 109learning land marks, 214lesson planning, 213listening, 106Logrank test, 182

maximum acceptable prevalence, 192measures of disease, 26median survival time, 180minimum expected prevalence, 192monitoring, 3

nose grip, 92

OIE, 3outbreak, 118outbreak history, 118

passive surveillance, 3, 14payment, 112physical randomisation, 40pipette, 101

plasma, 100population, 18, 195population size, 155practical activities, 219precision, 24, 156Prevalence, 26, 155

apparent, 34Clinical, 31comparison, 167seroprevalence, 31true, 34, 165

Prevalence Analysis, 160data inputs, 160

Prevalence surveys, 150conducting, 152design, 152first-stage sampling, 159PPS, 153probability proportional to size, 153random geographic coordinate sampling, 154RGCS, 154sample size, 154, 156second-stage sampling, 160simple random sampling, 153SRS, 153

proportional allocation, 158proportions, 16prospective study, 170

questions, 110

race, 87Random Animal, 58, 160random error, 24random number tables, 42random numbers, 40, 41

selecting, 41selecting with a computer, 43

random sampling, 22Random Village, 50, 159, 175, 186, 198, 204ranking, 116, 217Rates, 16recoding, 138record, 127recording data, 86relative error, 156remote sensing, 72, 73replacement, 44representative samples, 20resolution, 73restraint, 87retrospective disease outbreak surveys, 171

activities, 172complex analysis, 179data analysis, 177interview, 175prerequisites, 171sample size, 173

retrospective study, 170RGCS, 68, 154

field procedures, 74for ArcView GIS v.3, 69for Windows 95, 68

role playing, 218


sample, 18sample size, 23, 154, 173

minimum cost, 201sampling, 38

convenience, 38haphazard, 38non-probability, 38PPS, 48probability, 38, 39probability proportional to size, 48, 153purposive, 38random, 39random geographic coordinate, 65RGCS, 65simple random, 153stratified, 45systematic, 44techniques, 40two-stage, 64with replacement, 44without a sampling frame, 65without replacement, 44

sampling frame, 115, 150sampling frames, 49

building, 55selecting a sample from, 50sources, 50

sampling interval, 45seasonal differences, 178selecting animals, 54

identifying selected animals, 60random number table, 56with a computer, 58

selecting subgroups, 137selecting villages, 52selection radius, 71sensitivity, 33, 194Seroprevalence, 31serum, 101snare, 92social status, 108software, 4, 125

installing, 6Requirements, 5running, 6

specificity, 33, 194specimen collection, 95stratification, 45, 158student-centred learning, 214surveillance, 3

active, 3passive, 3

surveyobjectives, 111

survey design, 152Survey Toolbox, 4

how to use, 4surveys, 18

costs, 154Incidence rate, 170retrospective disease outbreak, 171to demonstrate freedom from disease, 190which to use, 34

Survive Size, 173syringe, 95systematic error, 21

table, 129creation, 129

tables, 137teaching techniques, 214Tests, 32

combining, 205in parallel, 205in series, 205

trainerswho should be a trainer, 212

trainingactivities, 213courses, 222skills, 212

True Prevalence, 165twitch, 93two-stage sampling, 64, 150

under-reporting, 15uninterruptable power supply, 132units of interest, 18UPS, 132

vacuum tubes, 95variance, 155village calendar, 120village history, 120village interviews, 55, 104

activities, 114introduction, 114leaders, 106order, 114organising, 105outputs, 114sampling frame, 115who should attend, 104

warmers, 215weighting, 65women, 104, 108

survey toolbox untuk penyakit ternak · berkembang ini diterjemahkan dari buku dengan judul asli:...

Documents